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100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

中级

完成时间大约为11 小时

建议:4 hours/week...

英语(English)

字幕:英语(English), 中文(简体)

您将获得的技能

Logic ProgrammingR ProgrammingObject-Oriented Programming (OOP)Functional Programming

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学习Course的学生是

  • Biostatisticians
  • Risk Managers
  • Data Scientists
  • Economists
  • Data Analysts

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间为 8 分钟

Welcome to Advanced R Programming

1 个视频 (总计 1 分钟), 3 个阅读材料
1 个视频
3 个阅读材料
Syllabus1分钟
Course Textbook: Mastering Software Development in R1分钟
swirl Assignments5分钟
完成时间为 2 小时

Functions

17 个阅读材料
17 个阅读材料
Control Structures Overview2分钟
if-else10分钟
for Loops10分钟
Nested for loops10分钟
next, break10分钟
Summary2分钟
Functions Overview2分钟
Code10分钟
Function interface10分钟
Default values10分钟
Re-factoring code10分钟
Dependency Checking10分钟
Vectorization10分钟
Argument Checking10分钟
R package10分钟
When Should I Write a Function?10分钟
Summary2分钟
完成时间为 2 小时

Functions: Lesson Choices

2 个测验
1 个练习
Swirl Lesson1小时
2
完成时间为 3 小时

Functional Programming

19 个阅读材料
19 个阅读材料
What is Functional Programming?10分钟
Core Functional Programming Functions10分钟
Map10分钟
Reduce10分钟
Search10分钟
Filter10分钟
Compose10分钟
Partial Application10分钟
Side Effects10分钟
Recursion10分钟
Summary2分钟
Expressions10分钟
Environments10分钟
Execution Environments10分钟
What is an error?10分钟
Generating Errors10分钟
When to generate errors or warnings10分钟
How should errors be handled?10分钟
Summary2分钟
完成时间为 3 小时

Functional Programming: Lesson Choices

2 个测验
1 个练习
Swirl Lesson1 小时 30 分
3
完成时间为 2 小时

Debugging and Profiling

15 个阅读材料, 1 个测验
15 个阅读材料
Debugging Overview2分钟
traceback()10分钟
Browsing a Function Environment10分钟
Tracing Functions10分钟
Using debug() and debugonce()10分钟
recover()10分钟
Final Thoughts on Debugging10分钟
Summary2分钟
Profiling Overview2分钟
microbenchmark10分钟
profvis10分钟
Find out more10分钟
Summary2分钟
Non-standard evaluation10分钟
Summary2分钟
1 个练习
Debugging and Profiling30分钟
4
完成时间为 5 小时

Object-Oriented Programming

11 个阅读材料, 1 个测验
11 个阅读材料
OOP Overview2分钟
Object Oriented Principles10分钟
S310分钟
S410分钟
Reference Classes10分钟
Summary2分钟
Overview2分钟
Reuse existing data structures10分钟
Compose simple functions with the pipe10分钟
Embrace functional programming10分钟
Design for humans10分钟
4.3
102 个审阅Chevron Right

30%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

23%

通过此课程获得实实在在的工作福利

来自Advanced R Programming的热门评论

创建者 FZJun 7th 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.

创建者 JYMay 8th 2017

It is a good course that forced me to understand the s3 and s4 object of R and have gained an appreciation of "methods belonging to functions not belonging to objects".

讲师

Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Brooke Anderson

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences
Colorado State University

关于 约翰霍普金斯大学

The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world....

关于 Mastering Software Development in R 专项课程

R is a programming language and a free software environment for statistical computing and graphics, widely used by data analysts, data scientists and statisticians. This Specialization covers R software development for building data science tools. As the field of data science evolves, it has become clear that software development skills are essential for producing and scaling useful data science results and products. This Specialization will give you rigorous training in the R language, including the skills for handling complex data, building R packages, and developing custom data visualizations. You’ll be introduced to indispensable R libraries for data manipulation, like tidyverse, and data visualization and graphics, like ggplot2. You’ll learn modern software development practices to build tools that are highly reusable, modular, and suitable for use in a team-based environment or a community of developers. This Specialization is designed to serve both data analysts, who may want to gain more familiarity with hands-on, fundamental software skills for their everyday work, as well as data mining experts and data scientists, who may want to use R to scale their developing and programming skills, and further their careers as data science experts....
Mastering Software Development in R

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