我们之前介绍过约翰霍普金斯大学在Coursera上推出的“数据科学家”专项系列慕课。8月那期现已结束，新的一期已于9月1日即今天全部开课，其中比较受欢迎的是“R 语言程序开发”这门课，主要研究如何利用R语言进行编程和有效的数据分析。“数据科学家”专项课程详情见最下▼
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其他同系列课程之传送门：
数据科学家的工具箱（开课时间：2014年9月1日）
The Data Scientist’s Toolbox
获取和整理数据（开课时间：2014年9月1日）
Getting and Cleaning Data
探索性数据分析（开课时间：2014年9月1日）
Exploratory Data Analysis
可重复性研究（开课时间：2014年9月1日）
Reproducible Research
统计推断（开课时间：2014年9月1日）
Statistical Inference
回归模型（开课时间：2014年9月1日）
Regression Models
实用机器学习（开课时间：2014年9月1日）
Practical Machine Learning
数据产品开发（开课时间：2014年9月1日）
Developing Data Products
毕业项目（时间待定）
Capstone Project
毕业项目课程将要求学生展示成为合格雇员所需的基本技能，创建一个实用和公开的产品。项目内容需要来自于现实问题，而且要能够指导工业、政府和学术合作伙伴。毕业项目课程时长为四周，与专项课程中其他课程配合开班。毕业项目课程将会每年开班三次。
课程简介
主要研究如何利用R语言进行编程和有效的数据分析，这是约翰-霍普金斯大学数据科学专业化课程的第二套课程。
大家将学习如何安装设置统计编程环境所需要的电脑软件，讨论在高水平统计语言中实现泛型编程语言的相关概念。课程涵盖统计计算中的一些实际问题，其中包括R语言编程，R语言读取数据，加载R语言程序包，编写R语言函数，调试以及R语言代码的组织与注释。针对统计数据分析和优化的内容，我们会提供实操示例。
课程大纲
第1周：概论，R 语言、R的数据类型和对象、数据的读取和写入
第2周：控制结构，函数，作用域规则，日期和时间
第3周：循环函数，调试工具
第4周：仿真，代码分析
背景知识
大致了解编程概念和统计推理的基础知识会对学习有所帮助。
参考资料
Software for Data Analysis: Programming with R (Statistics and Computing) 《数据分析软件：R语言编程（统计与计算）》 作者：约翰·m·钱伯斯 （施普林格出版社出版）
S Programming (Statistics and Computing)《S语言编程（统计与计算）》 作者：布莱恩·D·里普利和威廉姆·N·维纳布斯 （施普林格出版社出版）
常见问题
学完这门课，我能得到结课证书吗？
凡顺利完成本课程的学生均可获得由授课老师签发的结课证书。
选修这门课需要准备什么？
有电脑，能安装运行R语言环境(近期推出的Mac、Windows或Linux电脑都可以)。
这门课与数据科学专业化课程应该怎样合理安排？
“R语言编程”是该系列课程的第二套课程，虽然没有必然的先后顺序，不过我们建议大家在选修这门课之前，先学习“数据科学家的常用工具”。
数据科学家专项课程
这套专项课程是约翰霍普金斯大学在Coursera上推出的系列慕课Data Science。其中每门课都可以免费听课学习，如果想要获取证书就须交费，每门49美元，9门课+一次毕业设计，共计490美元。每门课都要拿到证书最后才能拿到该系列的专项证书，也就是说一张专项证书的价值是490美元。每门课程开始时才需要付费。如果您没有能够通过课程，还有一次免费重新学习机会。
所谓专项课程是一组帮助学生精研某个主题的相关慕课，学生须先完成每门课并获得对应的认证证书，最后还要完成课程毕业设计(Capstone project)，才可获得专项证书。
参加的好处：
完成该系列慕课后，毕业项目中得分前 10 名的小伙伴将获得与课程教授进行视频通话和提问的机会；成绩最优秀者的资料将在著名的数据科学博客 Simply Statistics 上展示。
