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강의

R 함수 작성 입문

기초기술 수준

업데이트됨 2024. 8.

효율적이고 재사용 가능한 함수를 작성해 R 실력을 한 단계 끌어올리세요.

무료로 강의 시작

RProgramming

4시간

14 동영상

52 연습 문제

4,350 XP

53,099

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

비즈니스용으로 체험해 보세요

강의 설명

직접 함수를 작성하면 분석이 더 읽기 쉬워지고, 오류가 줄어들며, 프로젝트 간 재사용성이 높아집니다. 함수 작성 실력은 생산성을 가장 크게 높여 줘요! 이 강의에서는 함수 작성의 기초를 배우며, 함수에 들어가는 인자와 반환값에 집중합니다. 와이오밍 관광, 주가/수익 비율, 곡물 수확량 같은 실제 데이터를 사용해 유용한 데이터 사이언스 함수를 작성해 볼 거예요.

선수 조건

Introduction to the Tidyverse Intermediate R

1

How to Write a Function

Learn why writing your own functions is useful, how to convert a script into a function, and what order you should include the arguments.

Why you should use functions

Calling functions

The benefits of writing functions

Converting scripts into functions

Converting a script to a function

Your first function: tossing a coin

Inputs to functions

Multiple inputs to functions

Y kant I reed ur code?

Data or detail?

Renaming GLM

2

All About Arguments

Learn how to set defaults for arguments, how to pass arguments between functions, and how to check that users specified arguments correctly.

Default arguments

Numeric defaults

Logical defaults

NULL defaults

Categorical defaults

Passing arguments between functions

Harmonic mean

Dealing with missing values

Passing arguments with ...

Checking arguments

Throwing errors with bad arguments

Custom error logic

Fixing function arguments

3

Return Values and Scope

Learn how to return early from a function, how to return multiple values, and understand how R decides which variables exist.

Returning values from functions

Returning early

Returning invisibly

Returning multiple values from functions

Returning many things

Returning metadata

Environments

Creating and exploring environments

Do variables exist?

Scope and precedence

Can a function find its variables?

Can you access variables from inside functions?

Variable precedence 1

Variable precedence 2

4

Case Study on Grain Yields

Apply your function writing skills to a case study involving data preparation, visualization, and modeling.

Grain yields and unit conversion

Converting areas to metric 1

Converting areas to metric 2

Converting yields to metric

Applying the unit conversion

Visualizing grain yields

Plotting yields over time

A nation divided

Plotting yields over time by region

Modeling grain yields

Running a model

Making yield predictions

Do it all over again

Congratulations

R 함수 작성 입문

강의
완료

수료증 획득

LinkedIn 프로필, 이력서 또는 CV에 이 인증서를 추가하세요
소셜 미디어와 성과 평가에서 공유하세요지금 등록

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