Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Diese Einführung in die Programmiersprache R konzentriert sich auf eine äußerst hilfreiche Reihe von Tools, die als Tidyverse bekannt sind. Du beschäftigst dich mit den zusammenhängenden Prozessen der Datenbearbeitung und -visualisierung unter Verwendung von dplyr und ggplot2. Du lernst, Daten zu manipulieren, indem du einen echten Datensatz mit historischen Länderdaten filterst, sortierst und zusammenfasst, um explorative Fragen zu beantworten. Anschließend erfährst du, wie du diese verarbeiteten Daten mit dem ggplot2-Paket in aussagekräftige Liniendiagramme, Balkendiagramme, Histogramme und mehr verwandelst. Du bekommst einen Vorgeschmack auf den Mehrwert der explorativen Datenanalyse und die Leistungsfähigkeit der Tidyverse-Tools. Dies ist ein geeigneter Einstieg für alle, die noch keine Erfahrung mit R haben und sich für die Datenanalyse interessieren.Die Live-Transkripte der Videos kannst du durch einen Klick auf „Mitschrift anzeigen“ unten links in den Videos aufrufen.
Das Kursglossar findest du rechts im Bereich Ressourcen.
Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und in dem Test 70 % erreichen. Du gelangst zum Test, indem du rechts auf die Angabe zu den CPE-Credits klickst.
Voraussetzungen
Für diesen Kurs gibt es keine Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Datenaufbereitung
In diesem Kapitel lernst du, wie du drei Dinge mit einer Tabelle machen kannst: nach bestimmten Beobachtungen filtern, die Beobachtungen in einer gewünschten Reihenfolge anordnen und eine Spalte hinzufügen oder ändern. Jeder dieser Schritte hilft dir, Fragen zu deinen Daten zu beantworten.
- Der Gapminder-Datensatz50 XP
- Laden der Pakete gapminder und dplyr100 XP
- Dataframes verstehen50 XP
- Das Verb „filter“ (filtern)50 XP
- Filtern nach einem bestimmten Jahr100 XP
- Filtern nach einem Land und einem Jahr100 XP
- Das Verb „arrange“ (anordnen)50 XP
- Anordnen der Beobachtungen nach Lebenserwartung100 XP
- Filtern und anordnen100 XP
- Das Verb „mutate“ (mutieren)50 XP
- Spalten mit „mutate“ ändern oder erstellen100 XP
- Filtern, mutieren und anordnen kombiniert100 XP
2
Datenvisualisierung
Ein Diagramm macht es oft leichter, Daten zu verstehen und zu präsentieren. In diesem Kapitel lernst du die Grundlagen der Datenvisualisierung mit dem ggplot2-Paket kennen und erfährst, wie die Pakete dplyr und ggplot2 eng zusammenarbeiten, um aussagekräftige Diagramme zu erstellen.
3
Gruppieren und Zusammenfassen
Bisher hast du Fragen zu einzelnen Länder-Jahres-Paaren beantwortet, aber du bist vielleicht auch an aggregierten Daten interessiert, z. B. an der durchschnittlichen Lebenserwartung aller Länder in den jeweiligen Jahren. Hier lernst du, die Verben „group by“ (gruppieren nach) und „summarize“ (zusammenfassen) zu verwenden, die große Datensätze überschaubar zusammenfassen.
4
Arten von Visualisierungen
In diesem Kapitel lernst du, wie du Liniendiagramme, Balkendiagramme, Histogramme und Boxplots erstellst. Du wirst sehen, dass jedes Diagramm unterschiedliche Methoden der Datenbearbeitung und -aufbereitung erfordert, und du wirst verstehen, dass jeder dieser Diagrammtypen eine andere Rolle bei der Datenanalyse spielt.
R
Einführung in das Tidyverse
Kurs
abgeschlossen
