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
11 233 déjà inscrits
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223 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tests de développement
- Catégorie : Intégration continue
- Catégorie : Technologie Open Source
- Catégorie : Version du logiciel
- Catégorie : Réutilisation du code
- Catégorie : Tests unitaires
- Catégorie : Contrôle des versions
- Catégorie : Testabilité
- Catégorie : Développement du programme
- Catégorie : Gestion des paquets et des logiciels
- Catégorie : Cas de test
- Catégorie : Documentation du logiciel
- Catégorie : Développement multiplateforme
- Catégorie : Knitr
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : GitHub
- Catégorie : Rmarkdown
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : Git (système de contrôle de version)
- Catégorie : R Programmation
- Catégorie : Outils de construction
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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
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Coursera
Statut : PrévisualisationMicrosoft
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
51,56 %
- 4 stars
23,76 %
- 3 stars
13,45 %
- 2 stars
3,58 %
- 1 star
7,62 %
Affichage de 3 sur 223
Révisé le 15 janv. 2017
Very good course for intermediate/advanced R users. Sad that you are elegible to do assignments only if you pay.
Révisé le 10 juin 2022
Useful programming exercises to guide learning the basic elements of R packages. Also glad that I got my assignments graded within a week following submission (thought it would take much longer).
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...
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Plus de questions
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