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13 小時

建議:4 hours/week...

英語(English)

字幕:英語(English)

您將獲得的技能

Programming ToolGithubContinuous IntegrationR Programming

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中級

完成時間大約為13 小時

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間為 3 小時

Getting Started with R Packages

1 個視頻 (總計 2 分鐘), 16 個閱讀材料, 1 個測驗
1 個視頻
16 個閱讀材料
Before You Start10分鐘
Using Mac OS10分鐘
Using Windows10分鐘
Using Unix/Linux10分鐘
R packages10分鐘
Basic Structure of an R Package10分鐘
DESCRIPTION File10分鐘
NAMESPACE File10分鐘
Namespace Function Notation10分鐘
Loading and Attaching a Package Namespace10分鐘
The R Sub-directory10分鐘
The man Sub-directory10分鐘
Summary10分鐘
The devtools package10分鐘
Creating a Package10分鐘
Other Functions10分鐘
1 個練習
R Package and devtools20分鐘
2
完成時間為 7 小時

Documentation and Testing

14 個閱讀材料, 1 個測驗
14 個閱讀材料
Documentation10分鐘
Vignette's and README Files10分鐘
Knitr / Markdown30分鐘
Common knitr Options10分鐘
Help Files and roxygen210分鐘
Common roxygen2 Tags10分鐘
Overview10分鐘
Data for Demos10分鐘
Internal Data10分鐘
Data Packages10分鐘
Summary10分鐘
Introduction10分鐘
The testthat Package10分鐘
Passing CRAN Checks10分鐘
3
完成時間為 5 小時

Licensing, Version Control, and Software Design

25 個閱讀材料, 1 個測驗
25 個閱讀材料
Overview10分鐘
The General Public License10分鐘
The MIT License10分鐘
The CC0 License10分鐘
Overview10分鐘
Paying it Forward10分鐘
Linus’s Law10分鐘
Hiring10分鐘
Summary10分鐘
Introduction10分鐘
git10分鐘
Initializing a git repository10分鐘
Committing10分鐘
Browsing History10分鐘
Linking local repo to GitHub repo10分鐘
Syncing RStudio and GitHub10分鐘
Issues10分鐘
Pull Request10分鐘
Merge Conflicts10分鐘
Introduction10分鐘
The Unix Philosophy10分鐘
Default Values10分鐘
Naming Things10分鐘
Playing Well With Others10分鐘
Summary10分鐘
1 個練習
Testing, GitHub, and Open Source20分鐘
4
完成時間為 6 小時

Continuous Integration and Cross Platform Development

13 個閱讀材料, 1 個測驗
13 個閱讀材料
Overview10分鐘
Web Services for Continuous Integration10分鐘
Using Travis10分鐘
Using AppVeyor10分鐘
Summary10分鐘
Introduction10分鐘
Handling Paths10分鐘
Saving Files & rappdirs10分鐘
rappdirs10分鐘
Options and Starting R10分鐘
Package Installation10分鐘
Environmental Attributes10分鐘
Summary10分鐘
4.2
45 個審閱Chevron Right

25%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

17%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

來自Building R Packages的熱門評論

創建者 KMJun 4th 2019

Fantastic course... Unfortunately, not too many people registered, it's tough to get your assignments graded. The program is the great continuation to the 10 course R data science specialization...

創建者 CBMar 30th 2017

This is a critical skill and it's barely covered anywhere else. Thanks for making this course!

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

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