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
Construire des paquets R
Ce cours fait partie de Spécialisation "Maîtriser le développement de logiciels en R"
Instructeurs : Roger D. Peng, PhD
11 201 déjà inscrits
Inclus avec
223 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tests unitaires
- Catégorie : Contrôle des versions
- Catégorie : Gestion des paquets et des logiciels
- Catégorie : Knitr
- Catégorie : Développement du programme
- Catégorie : Cas de test
- Catégorie : Développement multiplateforme
- Catégorie : Intégration continue
- Catégorie : Testabilité
- Catégorie : Réutilisation du code
- Catégorie : Documentation du logiciel
- Catégorie : Technologie Open Source
- Catégorie : Version du logiciel
- Catégorie : Tests de développement
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : Outils de construction
- Catégorie : R Programmation
- Catégorie : Git (système de contrôle de version)
- Catégorie : GitHub
- Catégorie : Rmarkdown
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : PrévisualisationMicrosoft
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
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Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
51,56 %
- 4 stars
23,76 %
- 3 stars
13,45 %
- 2 stars
3,58 %
- 1 star
7,62 %
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Révisé le 13 juil. 2018
Amazing course! Will explain every detail regarding R package creation.
Révisé le 3 juin 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...
Révisé le 15 avr. 2021
It teaches the up-to-date approaches, in a concise and also systematic way
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