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
Ce cours fait partie de Spécialisation Maîtriser le développement de logiciels en R
Instructeurs : Roger D. Peng, PhD
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(573 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation logique
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Programmation orientée objet (POO)
- Catégorie : Programmation fonctionnelle
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Il y a 7 modules dans ce cours
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.
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Ce module commence par les structures de contrôle en R pour contrôler le flux logique d'un programme R. Nous passons ensuite aux fonctions, leur rôle dans la programmation R et quelques conseils pour écrire de bonnes fonctions. Nous passerons ensuite aux fonctions, à leur rôle dans la programmation R et à quelques conseils pour écrire de bonnes fonctions.
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La programmation fonctionnelle est un aspect clé de R et constitue l'un des facteurs de différenciation de R en tant que langage d'analyse de données. Comprendre les concepts de la programmation fonctionnelle vous aidera à devenir un meilleur développeur de logiciels de science des données. En outre, nous couvrons la gestion des erreurs et des exceptions dans R pour écrire un code robuste.
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1 quiz1 devoir de programmation
Les outils de débogage sont utiles pour analyser votre code lorsqu'il présente un comportement inattendu. Nous passerons en revue les différents outils de débogage de R et la manière dont ils peuvent être utilisés pour identifier les problèmes dans le code. Les outils de profilage vous permettent de voir où votre code passe son temps et d'optimiser votre code pour une efficacité maximale.
Inclus
15 lectures1 quiz
La programmation orientée objet vous permet de définir des types de données ou des classes personnalisés et un ensemble de fonctions pour traiter ce type de données d'une manière que vous définissez. R dispose de trois méthodes différentes pour mettre en œuvre la programmation orientée objet et nous les aborderons dans cette section.
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