在数据科学领域工作时,您一定会熟悉 R 语言及其在数据分析中的作用。本课程将向您介绍 R 语言的基础知识,如数据类型、操作技巧以及如何执行基本的编程任务。
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有5个模块
无论您使用哪种编程语言,都有一些共性。例如,您可能需要对不同的数据类型执行基本操作,如对数字数据应用数学公式。 您还需要一个编写代码的环境,大多数现代集成开发环境(或 IDE)都提供了语法检查、彩色编码和集成帮助等功能,让编写代码变得更容易。 本模块将向您介绍 R 语言、常用数据类型以及操作这些类型的技巧。你还将了解 R 解释器的作用,以及它如何将代码转换为可执行对象。最后,还将向您介绍两种最常用的 R 开发集成开发环境:RStudio 和 Jupyter Notebook。
涵盖的内容
7个视频1篇阅读材料1个测验1个作业2个应用程序项目
R 语言支持多种类型的数据结构,您可以用它们来组织和存储代码中的值,包括向量、因子、列表、数组、矩阵和数据帧。每种数据结构类型都有特定的用途,可以包含特定类型的数据。因此,了解它们之间的区别非常重要,这样你就能根据自己的情况做出正确的选择。 在本模块中,你将了解可以存储在每种数据结构中的数据类型,以及如何添加、删除或操作其内容。
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料2个作业3个应用程序项目
与大多数编程语言一样,R 支持编码功能,可以用来控制程序的执行流程,定义可以执行特定任务的函数,处理字符串和日期等常见数据类型,以及通过拦截可能出现的错误并在它们中断代码执行之前进行处理,使代码更加健壮。 在本模块中,你将学习如何在 R 中实现这些基本的编程任务。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料2个作业3个应用程序项目
数据无处不在!您需要分析的数据可能来自传统数据库,但也可能来自各种不同的来源和系统,而且可能以一种或多种格式提供给您。例如,您的数据可能是文本、Excel、.JSON 或 .XML 文件。也可能根本没有存储在文件中,而是存在于网站页面上。如何将所有这些不同的文件格式加载到 R 工作环境中? 本模块将为您提供所需的工具,帮助您从一些常见的文件格式和数据源中读取数据并将其转换为数据对象,然后在数据分析中使用这些数据对象并将其与其他数据对象相结合。
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料2个作业3个应用程序项目
涵盖的内容
2篇阅读材料1个作业1次同伴评审1个应用程序项目1个插件
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展




学生评论
579 条评论
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已于 Sep 23, 2021审阅
Iam new beginner to the R-programming. It was taught very well to make me understand R basic skills. Thank you Coursea.
已于 Aug 4, 2021审阅
It was very useful course, I made good use of my free time during evenings, I like the fact that there is a project at the end
已于 Oct 5, 2023审阅
I really enjoy the content. It is clear, organized and good quality. My only problem was related with the platform.
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