Dieser Kurs behandelt fortgeschrittene Themen der R-Programmierung, die für die Entwicklung leistungsfähiger, robuster und wiederverwendbarer Data-Science-Tools erforderlich sind. Zu den behandelten Themen gehören funktionale Programmierung in R, robuste Fehlerbehandlung, objektorientierte Programmierung, Profiling und Benchmarking, Debugging und der richtige Entwurf von Funktionen. Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, gängige Datenanalyseaufgaben zu identifizieren und zu abstrahieren und sie in benutzerorientierte Funktionen zu kapseln. Da jede Data Science-Umgebung mit einzigartigen Datenherausforderungen konfrontiert ist, besteht immer die Notwendigkeit, maßgeschneiderte Software zu entwickeln, die auf die Aufgaben Ihres Unternehmens zugeschnitten ist. Sie werden auch in der Lage sein, neue Datentypen in R zu definieren und ein Universum von Funktionen für diese Datentypen zu entwickeln, um eine sauberere Ausführung von Data Science-Aufgaben und eine bessere Wiederverwendbarkeit innerhalb eines Teams zu ermöglichen.
Fortgeschrittene R-Programmierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Mastering Software Development in R
Dozenten: Roger D. Peng, PhD
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Logische Programmierung
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP)
- Kategorie: Funktionale Programmierung
Wichtige Details
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3 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Dieser Kurs behandelt fortgeschrittene Themen der R-Programmierung, die für die Entwicklung leistungsfähiger, robuster und wiederverwendbarer Data-Science-Tools erforderlich sind. Zu den behandelten Themen gehören funktionale Programmierung in R, robuste Fehlerbehandlung, objektorientierte Programmierung, Profiling und Benchmarking, Debugging und der richtige Entwurf von Funktionen. Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, gängige Datenanalyseaufgaben zu identifizieren und zu abstrahieren und sie in benutzerorientierte Funktionen zu kapseln. Da jede Data Science-Umgebung mit einzigartigen Datenherausforderungen konfrontiert ist, besteht immer die Notwendigkeit, maßgeschneiderte Software zu entwickeln, die auf die Aufgaben Ihres Unternehmens zugeschnitten ist. Sie werden auch in der Lage sein, neue Datentypen in R zu definieren und ein Universum von Funktionen für diese Datentypen zu entwickeln, um eine sauberere Ausführung von Data Science-Aufgaben und eine bessere Wiederverwendbarkeit innerhalb eines Teams zu ermöglichen.
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1 Video3 Lektüren
Dieses Modul beginnt mit Kontrollstrukturen in R zur Steuerung des logischen Ablaufs eines R-Programms. Dann geht es weiter zu Funktionen, ihrer Rolle in der R-Programmierung und einigen Richtlinien für das Schreiben guter Funktionen.
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17 Lektüren
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1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Die funktionale Programmierung ist ein Schlüsselaspekt von R und einer der Faktoren, durch die sich R als Datenanalysesprache auszeichnet. Das Verständnis der Konzepte der funktionalen Programmierung wird Ihnen helfen, ein besserer Softwareentwickler für die Datenwissenschaft zu werden. Darüber hinaus behandeln wir die Fehler- und Ausnahmebehandlung in R, um robusten Code zu schreiben.
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19 Lektüren
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1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
Debugging-Tools sind nützlich, um Ihren Code zu analysieren, wenn er ein unerwartetes Verhalten zeigt. Wir lernen die verschiedenen Debugging-Tools in R kennen und erfahren, wie Sie damit Probleme im Code identifizieren können. Mit Profiling-Tools können Sie sehen, wo Ihr Code seine Zeit verbringt und Ihren Code für maximale Effizienz optimieren.
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15 Lektüren1 Aufgabe
Die objektorientierte Programmierung ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte Datentypen oder Klassen und eine Reihe von Funktionen für den Umgang mit diesem Datentyp auf eine von Ihnen definierte Weise zu definieren. R verfügt über drei verschiedene Methoden zur Implementierung der objektorientierten Programmierung, die wir in diesem Abschnitt behandeln werden.
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11 Lektüren1 peer review
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 17. Juli 2018
Excellent subject matter. 4 stars instead of 5 is only because there was no video. I love the videos in the other courses in this track, since I am an auditory learner.
Geprüft am 14. Okt. 2020
Great course but would prefer more video lectures versus text based lectures. Otherwise, a great course to help build out the foundations of R programming.
Geprüft am 27. Mai 2017
More advanced, challenging course. Still, enjoyable and enlightening. Mentoring on this course is really helpful too!
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