Das Schreiben von gutem Code für Data Science ist nur ein Teil der Arbeit. Um den Nutzen und die Wiederverwendbarkeit von Software für die Datenwissenschaft zu maximieren, muss der Code auf eine Weise organisiert und verteilt werden, die gemeinschaftsbasierte Standards einhält und eine gute Benutzererfahrung bietet. Dieser Kurs befasst sich mit den wichtigsten Mitteln, mit denen R-Software organisiert und an andere weitergegeben wird. Wir behandeln die Entwicklung von R-Paketen, das Verfassen einer guten Dokumentation und von Vignetten, das Schreiben robuster Software, die plattformübergreifende Entwicklung, Werkzeuge zur kontinuierlichen Integration und die Verteilung von Paketen über CRAN und GitHub. Die Lernenden werden R-Pakete erstellen, die die Kriterien für die Einreichung bei CRAN erfüllen.
R-Pakete erstellen
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R-Pakete erstellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Mastering Software Development in R“
Dozenten: Roger D. Peng, PhD
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Bei enthalten
223 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Software Documentation
- Kategorie: Open Source Technology
- Kategorie: Version Control
- Kategorie: Unit Testing
- Kategorie: Development Testing
- Kategorie: Knitr
- Kategorie: Continuous Integration
- Kategorie: Package and Software Management
- Kategorie: Technical Documentation
- Kategorie: Software Versioning
- Kategorie: Cross Platform Development
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Rmarkdown
- Kategorie: GitHub
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 15. Jan. 2017
Very good course for intermediate/advanced R users. Sad that you are elegible to do assignments only if you pay.
Geprüft am 7. Feb. 2018
Good slow walk through of the process for creating and checking a package
Geprüft am 13. Juli 2018
Amazing course! Will explain every detail regarding R package creation.
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Häufig gestellte Fragen
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