Сколько стоит курс «Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен»?

Стоимость курса составляет 990.00 рублей

Какой рейтинг у курса «Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен»?

Курс имеет рейтинг 0.0 из 5 на основе 0 отзывов. На курсе обучается 18 учеников.

Где можно пройти курс «Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/268604.

Курс на Stepik

Обложка курса «Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен» на Stepik

990 ₽

Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен ★ 0.000

Name: Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен
Price: 990.00 RUB
Availability: InStock
Rating: 0 (0 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Освойте продвинутые техники оптимизации кода на R для создания быстрых и надежных приложений. Научитесь работать с большими данными, разрабатывать профессиональные пакеты и выстраивать эффективные рабочие процессы для промышленной эксплуатации. Практический курс для тех, кто хочет вывести свои навыки R на новый уровень.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	18
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	0
Рейтинг курса	0.000
Количество уроков	40
Количество квизов	186
Количество задач с кодом	69
Время прохождения курса	0 ч.	—
Стоимость курса	990 ₽	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	5 месяцев назад	—	—	—	—
Последнее обновление	29 апреля 2026	—	—	—	—
Сложность	hard	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен»

7 разделов Уроки в курсе «Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен»

40 уроков Тесты в курсе «Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен»

186 тестов Задачи в курсе «Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен»

69 задач Время прохождения курса «Мастерство R: Высокопроизводительный код и продакшен»

0 ч.

обн. 29 апреля 2026

Основы продвинутого программирования на R

6 уроков

1. Внутреннее устройство R: Среды, связывание и системы объектов ↗

2. Управление памятью и оптимизация сборки мусора ↗

3. Продвинутое функциональное программирование ↗

4. Манипуляция выражениями и нестандартная оценка кода ↗

5. Методы профилирования и тестирования производительности ↗

6. Отладка сложного кода R и обработка ошибок ↗

Высокопроизводительные вычисления в R

7 уроков

1. Векторизация и избегание циклов в базовом R ↗

2. Продвинутые методы работы с data.table для обработки больших объ ↗

3. Оптимизация производительности в dplyr и tidyverse ↗

4. Параллельные вычисления ↗

5. (Бонус) Rcpp: Интеграция C++ для максимальной производительности ↗

6. Высокопроизводительная линейная алгебра и матричные вычисления ↗

7. Эффективные по памяти структуры данных и алгоритмы ↗

Разработка и распространение пакетов повышенной сложности

7 уроков

1. Архитектура пакетов и шаблоны проектирования ↗

2. Продвинутая документация с roxygen2 и pkgdown ↗

3. Модульное тестирование и разработка ↗

4. Расширенное управление зависимостями и системные требования ↗

5. Проверка пакета и процесс отправки в CRAN ↗

6. (Бонус) Двоичные пакеты и кроссплатформенная совместимость ↗

7. Управление пакетами и версиями ↗

Производственные процессы и развертывание

7 уроков

1. Воспроизводимые исследования и организация проектов ↗

2. Докеризация приложений на R ↗

3. Разработка Приложений на Shiny для Промышленной Эксплуатации ↗

4. Разработка API с использованием plumber и RESTful сервисов ↗

5. Пакетная обработка и планировщик заданий ↗

6. Мониторинг, логирование и отслеживание ошибок ↗

7. Непрерывная интеграция и развертывание для проектов на R ↗

Продвинутая инженерия и интеграция данных

6 уроков

1. Интеграция баз данных и шаблоны ORM ↗

2. Интеграция больших данных с использованием Spark и Arrow ↗

3. Обработка и потоковая передача данных в реальном времени ↗

4. Фреймворки обеспечения качества и валидации данных ↗

5. Проектирование и оптимизация ETL-процессов ↗

6. Интеграция API данных и веб-скрапинг ↗

Продвинутые темы и новые технологии

6 уроков

1. Развертывание моделей машинного обучения и MLOps ↗

2. Web Assembly (WASM) и R в браузере ↗

3. Геопространственный анализ и картографирование ↗

4. Системы анализа и прогнозирования временных рядов ↗

5. Текстовый анализ и обработка естественного языка ↗

6. Примеры и шаблоны оптимизации производительности ↗

Финальный модуль

1 урок

1. Начало вашего пути! ↗