Ce cours couvre des sujets avancés en programmation R qui sont nécessaires pour développer des outils de science des données puissants, robustes et réutilisables. Les sujets abordés incluent la programmation fonctionnelle en R, la gestion robuste des erreurs, la programmation orientée objet, le profilage et le benchmarking, le débogage et la conception correcte des fonctions. À l'issue de ce cours, vous serez en mesure d'identifier et d'abstraire les tâches courantes d'analyse de données et de les encapsuler dans des fonctions destinées à l'utilisateur. Parce que chaque environnement de science des données rencontre des défis uniques, il y a toujours un besoin de développer des logiciels personnalisés spécifiques à la mission de votre organisation. Vous serez également en mesure de définir de nouveaux types de données dans R et de développer un univers de fonctionnalités spécifiques à ces types de données pour permettre une exécution plus propre des tâches de science des données et une plus grande réutilisation au sein d'une équipe.
Programmation R avancée
Programmation R avancée
Ce cours fait partie de Spécialisation "Maîtriser le développement de logiciels en R"
Instructeurs : Roger D. Peng, PhD
32 762 déjà inscrits
Inclus avec
576 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Structures de données
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Réutilisation du code
- Catégorie : Programmation orientée objet (POO)
- Catégorie : Principes de programmation
- Catégorie : Débogage
- Catégorie : Conception fonctionnelle
- Catégorie : Tests de performance
- Catégorie : Conception orientée objet
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programmation
- Catégorie : R (logiciel)
Détails à connaître
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitLogical Operations
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
58,33 %
- 4 stars
22,22 %
- 3 stars
10,24 %
- 2 stars
2,95 %
- 1 star
6,25 %
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Révisé le 17 juil. 2018
Excellent subject matter. 4 stars instead of 5 is only because there was no video. I love the videos in the other courses in this track, since I am an auditory learner.
Révisé le 14 déc. 2016
Good Course! But focus should be more on OOPs Concepts through video lectures to better understand it.
Révisé le 6 juin 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.
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