Ce cours fournit une introduction rigoureuse au langage de programmation R, avec un accent particulier sur l'utilisation de R pour le développement de logiciels dans un contexte de science des données. Que vous fassiez partie d'une équipe de science des données ou que vous travailliez individuellement au sein d'une communauté de développeurs, ce cours vous donnera les connaissances de R nécessaires pour apporter des contributions utiles dans ces contextes. En tant que premier cours de la Specializations, ce cours fournit les bases essentielles de R nécessaires pour les cours suivants. Nous couvrons les concepts de base de R et les principes fondamentaux du langage, les concepts clés tels que les données bien rangées et les outils connexes "tidyverse", le traitement et la manipulation d'ensembles de données complexes et de grande taille, la manipulation de données textuelles et les tâches de base de la science des données. A l'issue de ce cours, les apprenants maîtriseront la console R et seront capables de créer des ensembles de données ordonnées à partir d'un large éventail de sources de données possibles.
L'environnement de programmation R
Ce cours fait partie de Spécialisation Maîtriser le développement de logiciels en R
Instructeurs : Roger D. Peng, PhD
52 322 déjà inscrits
Inclus avec 
(1,162 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Expression régulière (REGEX)
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Rstudio
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4 devoirs
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Il y a 7 modules dans ce cours
Dans ce module, vous apprendrez les bases de R, y compris la syntaxe, certains principes et processus de rangement des données, et comment lire des données dans R.
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Au cours de ce module, vous apprendrez à résumer, filtrer, fusionner et manipuler des données en R, y compris les défis posés par les dates et les heures.
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Choix 1 : Obtenir un crédit en utilisant swirl | Choix 2 : Obtenir un crédit en fournissant un code de swirl
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Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Illinois Urbana-Champaign
Duke University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
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Révisé le 13 sept. 2021
Great Introduction, may we worth clarifying that for Data Manipulation the script must be saved before entering submit() as you cannot make progress.
Révisé le 25 avr. 2021
A thorough course that covers a lot of efficient data manipulation styles within the R environment. I learned a lot of neat tricks that help with quick analysis of large data frames.
Révisé le 26 juil. 2017
I like the swirl exercises, but found the text lessons to be very short. Overall, good but I hope some video will be given in future modules.
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