Ce cours couvre des sujets avancés en programmation R qui sont nécessaires pour développer des outils de science des données puissants, robustes et réutilisables. Les sujets abordés incluent la programmation fonctionnelle en R, la gestion robuste des erreurs, la programmation orientée objet, le profilage et le benchmarking, le débogage et la conception correcte des fonctions. À l'issue de ce cours, vous serez en mesure d'identifier et d'abstraire les tâches courantes d'analyse de données et de les encapsuler dans des fonctions destinées à l'utilisateur. Parce que chaque environnement de science des données rencontre des défis uniques, il y a toujours un besoin de développer des logiciels personnalisés spécifiques à la mission de votre organisation. Vous serez également en mesure de définir de nouveaux types de données dans R et de développer un univers de fonctionnalités spécifiques à ces types de données pour permettre une exécution plus propre des tâches de science des données et une plus grande réutilisation au sein d'une équipe.
Programmation R avancée
Ce cours fait partie de Spécialisation Maîtriser le développement de logiciels en R
Instructeurs : Roger D. Peng, PhD
31 774 déjà inscrits
Inclus avec 
(573 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation logique
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Programmation orientée objet (POO)
- Catégorie : Programmation fonctionnelle
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
3 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
Il y a 7 modules dans ce cours
Ce cours couvre des sujets avancés en programmation R qui sont nécessaires pour développer des outils de science des données puissants, robustes et réutilisables. Les sujets abordés incluent la programmation fonctionnelle en R, la gestion robuste des erreurs, la programmation orientée objet, le profilage et le benchmarking, le débogage et la conception correcte des fonctions. À l'issue de ce cours, vous serez en mesure d'identifier et d'abstraire les tâches courantes d'analyse de données et de les encapsuler dans des fonctions destinées à l'utilisateur. Parce que chaque environnement de science des données rencontre des défis uniques, il y a toujours un besoin de développer des logiciels personnalisés spécifiques à la mission de votre organisation. Vous serez également en mesure de définir de nouveaux types de données dans R et de développer un univers de fonctionnalités spécifiques à ces types de données pour permettre une exécution plus propre des tâches de science des données et une plus grande réutilisation au sein d'une équipe.
Inclus
1 vidéo3 lectures
Ce module commence par les structures de contrôle en R pour contrôler le flux logique d'un programme R. Nous passons ensuite aux fonctions, leur rôle dans la programmation R et quelques conseils pour écrire de bonnes fonctions. Nous passerons ensuite aux fonctions, à leur rôle dans la programmation R et à quelques conseils pour écrire de bonnes fonctions.
Inclus
17 lectures
Inclus
1 devoir1 devoir de programmation
La programmation fonctionnelle est un aspect clé de R et constitue l'un des facteurs de différenciation de R en tant que langage d'analyse de données. Comprendre les concepts de la programmation fonctionnelle vous aidera à devenir un meilleur développeur de logiciels de science des données. En outre, nous couvrons la gestion des erreurs et des exceptions dans R pour écrire un code robuste.
Inclus
19 lectures
Inclus
1 devoir1 devoir de programmation
Les outils de débogage sont utiles pour analyser votre code lorsqu'il présente un comportement inattendu. Nous passerons en revue les différents outils de débogage de R et la manière dont ils peuvent être utilisés pour identifier les problèmes dans le code. Les outils de profilage vous permettent de voir où votre code passe son temps et d'optimiser votre code pour une efficacité maximale.
Inclus
15 lectures1 devoir
La programmation orientée objet vous permet de définir des types de données ou des classes personnalisés et un ensemble de fonctions pour traiter ce type de données d'une manière que vous définissez. R dispose de trois méthodes différentes pour mettre en œuvre la programmation orientée objet et nous les aborderons dans cette section.
Inclus
11 lectures1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
573 avis
- 5 stars
58,46 %
- 4 stars
22,33 %
- 3 stars
10,12 %
- 2 stars
2,79 %
- 1 star
6,28 %
Affichage de 3 sur 573
Révisé le 17 juil. 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.
Révisé le 14 oct. 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.
Révisé le 27 mai 2017
More advanced, challenging course. Still, enjoyable and enlightening. Mentoring on this course is really helpful too!
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.
Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complète.