本课程涵盖开发强大、稳健和可重复使用的数据科学工具所必需的 R 编程高级主题。涉及的主题包括 R 的函数式编程、强大的错误处理、面向对象编程、剖析和基准测试、调试以及函数的正确设计。完成本课程后,您将能够识别和抽象常见的数据分析任务,并将其封装在面向用户的函数中。由于每个数据科学环境都会遇到独特的数据挑战,因此总是需要针对组织的任务开发定制软件。您还将能够在 R 中定义新的数据类型,并针对这些数据类型开发特定的功能,从而更简洁地执行数据科学任务,并提高团队内部的可重用性。
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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7个模块
本课程涵盖开发强大、稳健和可重复使用的数据科学工具所必需的 R 编程高级主题。涉及的主题包括 R 的函数式编程、强大的错误处理、面向对象编程、剖析和基准测试、调试以及函数的正确设计。完成本课程后,您将能够识别和抽象常见的数据分析任务,并将其封装在面向用户的函数中。由于每个数据科学环境都会遇到独特的数据挑战,因此总是需要针对组织的任务开发定制软件。您还将能够在 R 中定义新的数据类型,并针对这些数据类型开发特定的功能,从而更简洁地执行数据科学任务,并提高团队内部的可重用性。
涵盖的内容
1个视频3篇阅读材料
本模块首先介绍 R 中用于控制 R 程序逻辑流的控制结构。然后,我们将讨论函数、函数在 R 编程中的作用,以及编写优秀函数的一些指导原则。
涵盖的内容
17篇阅读材料
涵盖的内容
1个作业1个编程作业
函数式编程是 R 语言的一个重要方面,也是 R 语言作为数据分析语言的特色之一。了解函数式编程的概念有助于你成为一名更好的数据科学软件开发人员。此外,我们还将介绍 R 中的错误和异常处理,以便编写健壮的代码。
涵盖的内容
19篇阅读材料
涵盖的内容
1个作业1个编程作业
当代码出现意外行为时,调试工具对分析代码非常有用。我们将介绍 R 中的各种调试工具,以及如何使用它们来发现代码中的问题。通过剖析工具,您可以查看代码的运行时间,并优化代码以获得最高效率。
涵盖的内容
15篇阅读材料1个作业
面向对象编程允许您定义自定义的数据类型或类,以及一组按您定义的方式处理该数据类型的函数。R 有三种不同的方法来实现面向对象编程,我们将在本节中介绍它们。
涵盖的内容
11篇阅读材料1次同伴评审
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
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已于 Jul 17, 2018审阅
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.
已于 Jul 18, 2017审阅
The last problem is unnecessarily difficult with little related teaching and learning material provided. Otherwise, the course is certainly well worth taking.
已于 Mar 10, 2018审阅
this is a must for those who want to improve their programming skills in R. As an advanced course, this is a little bit harder, but don`t give up!
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。






