Writing good code for data science is only part of the job. In order to maximizing the usefulness and reusability of data science software, code must be organized and distributed in a manner that adheres to community-based standards and provides a good user experience. This course covers the primary means by which R software is organized and distributed to others. We cover R package development, writing good documentation and vignettes, writing robust software, cross-platform development, continuous integration tools, and distributing packages via CRAN and GitHub. Learners will produce R packages that satisfy the criteria for submission to CRAN.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Mastering Software Development in R
ofrecido por
Programa Especializado - Mastering Software Development in RUniversidad Johns HopkinsAcerca de este Curso
8,357 vistas recientes
Resultados profesionales del estudiante
25%
comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos
17%
consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Curso 3 de 5 en
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 21 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
Habilidades que obtendrás
Programming ToolGithubContinuous IntegrationR Programming
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Nivel intermedio
Aprox. 21 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English)
ofrecido por
Universidad Johns Hopkins
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Programa - Qué aprenderás en este curso
3 horas para completar
Getting Started with R Packages
3 horas para completar
1 video (Total 2 minutos), 16 lecturas, 1 cuestionario
1 video
16 lecturas
Before You Start10m
Using Mac OS10m
Using Windows10m
Using Unix/Linux10m
R packages10m
Basic Structure of an R Package10m
DESCRIPTION File10m
NAMESPACE File10m
Namespace Function Notation10m
Loading and Attaching a Package Namespace10m
The R Sub-directory10m
The man Sub-directory10m
Summary10m
The devtools package10m
Creating a Package10m
Other Functions10m
1 ejercicio de práctica
R Package and devtools30m
7 horas para completar
Documentation and Testing
7 horas para completar
14 lecturas
14 lecturas
Documentation10m
Vignette's and README Files10m
Knitr / Markdown30m
Common knitr Options10m
Help Files and roxygen210m
Common roxygen2 Tags10m
Overview10m
Data for Demos10m
Internal Data10m
Data Packages10m
Summary10m
Introduction10m
The testthat Package10m
Passing CRAN Checks10m
5 horas para completar
Licensing, Version Control, and Software Design
5 horas para completar
25 lecturas
25 lecturas
Overview10m
The General Public License10m
The MIT License10m
The CC0 License10m
Overview10m
Paying it Forward10m
Linus’s Law10m
Hiring10m
Summary10m
Introduction10m
git10m
Initializing a git repository10m
Committing10m
Browsing History10m
Linking local repo to GitHub repo10m
Syncing RStudio and GitHub10m
Issues10m
Pull Request10m
Merge Conflicts10m
Introduction10m
The Unix Philosophy10m
Default Values10m
Naming Things10m
Playing Well With Others10m
Summary10m
1 ejercicio de práctica
Testing, GitHub, and Open Source30m
6 horas para completar
Continuous Integration and Cross Platform Development
6 horas para completar
13 lecturas
13 lecturas
Overview10m
Web Services for Continuous Integration10m
Using Travis10m
Using AppVeyor10m
Summary10m
Introduction10m
Handling Paths10m
Saving Files & rappdirs10m
rappdirs10m
Options and Starting R10m
Package Installation10m
Environmental Attributes10m
Summary10m
Reseñas
Principales reseñas sobre BUILDING R PACKAGES
por KM3 de jun. de 2019
Fantastic course... Unfortunately, not too many people registered, it's tough to get your assignments graded. The program is the great continuation to the 10 course R data science specialization...
por ME15 de ene. de 2017
Very good course for intermediate/advanced R users. Sad that you are elegible to do assignments only if you pay.
por CB29 de mar. de 2017
This is a critical skill and it's barely covered anywhere else. Thanks for making this course!
por CI6 de oct. de 2017
Overall, this was a good course to learn the intricacies of building R packages.
Acerca de Programa especializado: Mastering Software Development in R
R is a programming language and a free software environment for statistical computing and graphics, widely used by data analysts, data scientists and statisticians. This Specialization covers R software development for building data science tools. As the field of data science evolves, it has become clear that software development skills are essential for producing and scaling useful data science results and products.
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
Is financial aid available?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
