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
L'environnement de programmation R
Ce cours fait partie de Spécialisation "Maîtriser le développement de logiciels en R"
Instructeurs : Roger D. Peng, PhD
53 336 déjà inscrits
Inclus avec
1,167 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistical Programming
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Web Scraping
- Catégorie : Tidyverse (R Package)
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Data Structures
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Data Cleansing
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Application Programming Interface (API)
Détails à connaître
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4 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
Il y a 7 modules dans ce cours
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Instructeurs
Offert par
En savoir plus sur Analyse des Données
Johns Hopkins University
Microsoft
University of Colorado Boulder
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
59,12 %
- 4 stars
24,85 %
- 3 stars
7,71 %
- 2 stars
3,34 %
- 1 star
4,97 %
Affichage de 3 sur 1167
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 10 juin 2020
Overall, it is an excellent course. However, there was a big difference in terms of difficulty between the quizzes, especially with the last one.
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.
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