К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
The R Programming Environment · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

The R Programming Environment

Курс от Johns Hopkins University
Средний≈ 27.5 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This course provides a rigorous introduction to the R programming language, with a particular focus on using R for software development in a data science setting. Whether you are part of a data science team or working individually within a community of developers, this course will give you the knowledge of R needed to make useful contributions in those settings. As the first course in the Specialization, the course provides the essential foundation of R needed for the following courses. We cover basic R concepts and language fundamentals, key concepts like tidy data and related "tidyverse" tools, processing and manipulation of complex and large datasets, handling textual data, and basic data science tasks. Upon completing this course, learners will have fluency at the R console and will be able to create tidy datasets from a wide range of possible data sources.

Навыки, которые вы освоите

R ProgrammingData AnalysisData Import/ExportData ScienceData CleansingData ProcessingData WranglingText MiningData ManipulationMemory ManagementData IntegrationData TransformationgrepWeb ScrapingData StructuresTidyverse (R Package)Statistical ProgrammingWeb ServicesR (Software)

Программа курса

7 модулей · 62 учебных материалов

01Basic R Language28 материалов

Welcome

Welcome to the R Programming EnvironmentВидеоCourse Textbook: Mastering Software Development in RЧтениеSyllabusЧтениеSwirl AssignmentsЧтение

Учитесь у экспертов

Roger D. Peng, PhD

Professor of Statistics and Data Sciences

Brooke Anderson

Assistant Professor, Environmental & Radiological Health Sciences

The R Programming Environment
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 27.5 ч

7 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Китайский (Тайвань), Арабский, Французский, Бенгальский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Урду, Русский, Тайский, Индонезийский, Албанский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
DatasetsЧтение

Crash Course on R Syntax

Lesson IntroductionЧтениеEvaluationЧтениеObjectsЧтениеNumbersЧтениеCreating VectorsЧтениеMixing ObjectsЧтениеExplicit CoercionЧтениеMatricesЧтениеListsЧтениеFactorsЧтениеMissing ValuesЧтениеData FramesЧтениеNamesЧтениеAttributesЧтениеSummaryЧтение

The Importance of Tidy Data

The Importance of Tidy DataЧтениеThe “Tidyverse”Чтение

Reading Tabular Data with the readr Package

Reading Tabular Data with the readr PackageЧтение

Reading Web-Based Data

Reading Web-Based DataЧтениеFlat files onlineЧтениеRequesting data through a web APIЧтениеScraping web dataЧтениеParsing JSON, XML, or HTML dataЧтение
02Basic R Language: Lesson Choices2 материалов

Swirl: R Basics - Automatic Submission

Swirl LessonsПрограммирование

Swirl: R Basics - Manual Submission

Swirl LessonsЗадание
03Data Manipulation11 материалов

Basic Data Manipulation

Basic Data ManipulationЧтениеPipingЧтениеSummarizing dataЧтениеSelecting and filtering dataЧтениеAdding, changing, or renaming columnsЧтениеSpreading and gathering dataЧтениеMerging datasetsЧтение

Working with Dates, Times, Time Zones

Working with Dates, Times, Time ZonesЧтениеConverting to a date or date-time classЧтениеPulling out date and time elementsЧтениеWorking with time zonesЧтение
04Data Manipulation: Lesson Choices2 материалов

Swirl: Data Manipulation - Automatic Submission

Swirl LessonsПрограммирование

Swirl: Data Manipulation - Manual Submission

Swirl LessonsЗадание
05Text Processing, Regular Expression, & Physical Memory9 материалов

Text Processing and Regular Expressions

Text Processing and Regular ExpressionsЧтениеText Manipulation Functions in RЧтениеRegular ExpressionsЧтениеRegEx Functions in RЧтениеThe stringr PackageЧтениеSummaryЧтение

The Role of Physical Memory

The Role of Physical MemoryЧтениеBack of the Envelope CalculationsЧтениеInternal Memory Management in RЧтение
06Text Processing, Regular Expression, & Physical Memory: Lesson Choices2 материалов

Swirl: Text and Regular Expressions - Automatic Submission

Swirl LessonsПрограммирование

Swirl: Text and Regular Expressions - Manual Submission

Swirl LessonsЗадание
07Large Datasets8 материалов

Working with Large Datasets

Working with Large DatasetsЧтениеIn-memory strategiesЧтениеOut-of-memory strategiesЧтение

Diagnosing Problems

Diagnosing ProblemsЧтениеHow to Google Your Way Out of a JamЧтениеAsking for HelpЧтение

Data Manipulation and Summary

Quiz InstructionsЧтениеReading and Summarizing DataЗадание