課程信息
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100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為12 小時

建議:4 hours/week...

英語(English)

字幕:英語(English), 中文(簡體)

您將獲得的技能

Logic ProgrammingR ProgrammingObject-Oriented Programming (OOP)Functional Programming

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學習Course的學生是

  • Risk Managers
  • Biostatisticians
  • Data Scientists
  • Economists
  • Data Analysts

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間為 8 分鐘

Welcome to Advanced R Programming

1 個視頻 (總計 1 分鐘), 3 個閱讀材料
1 個視頻
3 個閱讀材料
Syllabus1分鐘
Course Textbook: Mastering Software Development in R1分鐘
swirl Assignments5分鐘
完成時間為 2 小時

Functions

17 個閱讀材料
17 個閱讀材料
Control Structures Overview2分鐘
if-else10分鐘
for Loops10分鐘
Nested for loops10分鐘
next, break10分鐘
Summary2分鐘
Functions Overview2分鐘
Code10分鐘
Function interface10分鐘
Default values10分鐘
Re-factoring code10分鐘
Dependency Checking10分鐘
Vectorization10分鐘
Argument Checking10分鐘
R package10分鐘
When Should I Write a Function?10分鐘
Summary2分鐘
完成時間為 2 小時

Functions: Lesson Choices

2 個測驗
1 個練習
Swirl Lesson1小時
2
完成時間為 3 小時

Functional Programming

19 個閱讀材料
19 個閱讀材料
What is Functional Programming?10分鐘
Core Functional Programming Functions10分鐘
Map10分鐘
Reduce10分鐘
Search10分鐘
Filter10分鐘
Compose10分鐘
Partial Application10分鐘
Side Effects10分鐘
Recursion10分鐘
Summary2分鐘
Expressions10分鐘
Environments10分鐘
Execution Environments10分鐘
What is an error?10分鐘
Generating Errors10分鐘
When to generate errors or warnings10分鐘
How should errors be handled?10分鐘
Summary2分鐘
完成時間為 3 小時

Functional Programming: Lesson Choices

2 個測驗
1 個練習
Swirl Lesson1 小時 30 分
3
完成時間為 2 小時

Debugging and Profiling

15 個閱讀材料, 1 個測驗
15 個閱讀材料
Debugging Overview2分鐘
traceback()10分鐘
Browsing a Function Environment10分鐘
Tracing Functions10分鐘
Using debug() and debugonce()10分鐘
recover()10分鐘
Final Thoughts on Debugging10分鐘
Summary2分鐘
Profiling Overview2分鐘
microbenchmark10分鐘
profvis10分鐘
Find out more10分鐘
Summary2分鐘
Non-standard evaluation10分鐘
Summary2分鐘
1 個練習
Debugging and Profiling30分鐘
4
完成時間為 5 小時

Object-Oriented Programming

11 個閱讀材料, 1 個測驗
11 個閱讀材料
OOP Overview2分鐘
Object Oriented Principles10分鐘
S310分鐘
S410分鐘
Reference Classes10分鐘
Summary2分鐘
Overview2分鐘
Reuse existing data structures10分鐘
Compose simple functions with the pipe10分鐘
Embrace functional programming10分鐘
Design for humans10分鐘
4.3
103 個審閱Chevron Right

30%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

23%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

來自Advanced R Programming的熱門評論

創建者 FZJun 7th 2017

Very useful, I considered myself quite an advanced R user, but this class raised the level, especially with the R as OOB part. Good investment if you are not a beginner.

創建者 JYMay 8th 2017

It is a good course that forced me to understand the s3 and s4 object of R and have gained an appreciation of "methods belonging to functions not belonging to objects".

講師

Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brooke Anderson

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences
Colorado State University

關於 约翰霍普金斯大学

The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world....

關於 Mastering Software Development in R 專項課程

R is a programming language and a free software environment for statistical computing and graphics, widely used by data analysts, data scientists and statisticians. This Specialization covers R software development for building data science tools. As the field of data science evolves, it has become clear that software development skills are essential for producing and scaling useful data science results and products. This Specialization will give you rigorous training in the R language, including the skills for handling complex data, building R packages, and developing custom data visualizations. You’ll be introduced to indispensable R libraries for data manipulation, like tidyverse, and data visualization and graphics, like ggplot2. You’ll learn modern software development practices to build tools that are highly reusable, modular, and suitable for use in a team-based environment or a community of developers. This Specialization is designed to serve both data analysts, who may want to gain more familiarity with hands-on, fundamental software skills for their everyday work, as well as data mining experts and data scientists, who may want to use R to scale their developing and programming skills, and further their careers as data science experts....
Mastering Software Development in R

常見問題

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