Écrire un bon code pour la science des données n'est qu'une partie du travail. Afin de maximiser l'utilité et la réutilisation des logiciels de science des données, le code doit être organisé et distribué d'une manière qui adhère aux normes de la communauté et offre une bonne expérience à l'utilisateur. Ce cours couvre les principaux moyens par lesquels les logiciels R sont organisés et distribués à d'autres. Nous couvrons le développement de paquets R, l'écriture d'une bonne documentation et de vignettes, l'écriture de logiciels robustes, le développement multiplateforme, les outils d'intégration continue, et la distribution de paquets via CRAN et GitHub. Les apprenants produiront des paquets R qui satisfont aux critères de soumission au CRAN.

Construire des paquets R
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Construire des paquets R
Ce cours fait partie de Spécialisation "Maîtriser le développement de logiciels en R"


Instructeurs : Roger D. Peng, PhD
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tests de développement
- Catégorie : Développement multiplateforme
- Catégorie : Documentation du logiciel
- Catégorie : Version du logiciel
- Catégorie : Technologie Open Source
- Catégorie : Cas de test
- Catégorie : Tests unitaires
- Catégorie : Gestion des paquets et des logiciels
- Catégorie : Contrôle des versions
- Catégorie : Testabilité
- Catégorie : Développement du programme
- Catégorie : Réutilisation du code
- Catégorie : Intégration continue
- Catégorie : Knitr
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Outils de construction
- Catégorie : GitHub
- Catégorie : R Programmation
- Catégorie : Rmarkdown
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : Git (système de contrôle de version)
Détails à connaître

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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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