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
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
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
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3 Quizzes
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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 Quiz1 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 Quiz1 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 Quiz
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
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Johns Hopkins University
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Geprüft am 17. Juli 2018
Geprüft am 14. Dez. 2016
Geprüft am 22. Feb. 2017
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Häufig gestellte Fragen
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