ยินดีด้วย
Introduction to Writing Functions in R
Richie Cotton
Data Evangelist at DataCamp
สิ่งที่เรียนในบทที่ 1
- การเขียนฟังก์ชันเองช่วยให้นำโค้ดกลับมาใช้ใหม่ได้
- มีกระบวนการง่ายๆ สำหรับแปลง script ให้เป็นฟังก์ชัน
- อาร์กิวเมนต์ข้อมูลควรอยู่ก่อนอาร์กิวเมนต์รายละเอียด
สิ่งที่เรียนในบทที่ 2
- กำหนดค่าเริ่มต้นด้วยไวยากรณ์
name = value - ส่งอาร์กิวเมนต์ระหว่างฟังก์ชันโดยใช้ชื่อหรือ
... - ตรวจสอบ input ของผู้ใช้ได้ด้วย
assertive
สิ่งที่เรียนในบทที่ 3
- ออกจากฟังก์ชันได้ก่อนถึงจุดสิ้นสุดด้วย
return() - ป้องกันไม่ให้พิมพ์ค่าที่ return ด้วย
invisible() - ฟังก์ชันสามารถ return ค่าได้หลายค่าผ่าน list หรือ attribute
- R มีกฎเกี่ยวกับ scope ที่กำหนดว่าตัวแปรใดมองเห็นได้
สิ่งที่เรียนในบทที่ 4
- การเขียนฟังก์ชันเองมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
- แม้แต่ฟังก์ชันง่ายๆ บรรทัดเดียวก็มีประโยชน์ได้
การสร้างโมเดลเพิ่มเติม
Logistic Regression ครอบคลุมใน
- Introduction to Regression in R
- Intermediate Regression in R
- Generalized Linear Models in R
Generalized additive models ครอบคลุมใน
- Nonlinear Modeling in R with GAMs
การจัดระเบียบโมเดล
การจัดระเบียบโมเดลด้วย broom ครอบคลุมใน
- Case Study: Exploratory Data Analysis in R
- Machine Learning in the Tidyverse
- Reshaping Data with tidyr
Unit testing
Unit testing โค้ดครอบคลุมใน
- Developing R Packages
Environment
Environment ครอบคลุมใน
- Object-Oriented Programming with S3 and R6 in R
ขอบคุณที่เรียนคอร์สนี้!
Introduction to Writing Functions in R
