Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
In der Datenwissenschaft triffst du oft auf spannende Daten, die sich über mehrere Tabellen verteilen. In diesem Kurs lernst du, wie du mehrere Tabellen miteinander verknüpfst, um sie kombiniert zu analysieren. Du übst mit einem unterhaltsamen Datensatz über LEGO vom Rebrickable‑Portal. Der Datensatz enthält Informationen über Sets, Teile, Themen und Farben von LEGO, ist aber auf viele Tabellen verteilt. Du arbeitest im Laufe des Kurses mit diesen Daten und lernst insgesamt sechs verschiedene Joins kennen! Du lernst vier mutierende Joins: inner join, left join, right join und full join, sowie zwei filternde Joins: semi join und anti join. Im letzten Kapitel wendest du deine neuen Fähigkeiten auf Stack Overflow‑Daten an, die fast 300.000 Fragen enthalten, die mit R getaggt sind – inklusive Informationen über die Antworten, das Fragedatum und den Score. Mach dich bereit, deine dplyr‑Skills aufs nächste Level zu bringen!
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Tabellen verknüpfen
Starte mit deinem ersten Join-Verb: inner_join! Du lernst, Tabellen zu verknüpfen, um Fragen zum LEGO-Datensatz zu beantworten, der über viele Tabellen hinweg Informationen zu Sets, Teilen, Themen und Farben von LEGO im Zeitverlauf enthält.
- Das Verb inner_join50 XP
- Auf welche Spalten würdest du joinen?50 XP
- Teile und Teilekategorien verknüpfen100 XP
- Joinen mit einer Eins-zu-Viele-Beziehung50 XP
- Teile und Inventare verbinden100 XP
- In beide Richtungen verbinden100 XP
- Drei oder mehr Tabellen verbinden50 XP
- Drei Tabellen joinen100 XP
- Was ist die häufigste Farbe?100 XP
2
Left- und Right-Joins
Lerne zwei weitere mutierende Joins kennen: den left und den right join – Spiegelbilder voneinander! Du erfährst Einsatzszenarien für jeden Join-Typ, während du Teile und Farben von LEGO-Themen erkundest. Anschließend siehst du, wie man Tabellen mit sich selbst verknüpft, um die Hierarchie der LEGO-Themen in den Daten zu verstehen.
3
Full-, Semi- und Anti-Joins
In diesem Kapitel behandelst du drei weitere Join-Verben: full_join, semi_join und anti_join. Anschließend setzt du diese Verben ein, um Fragen zu Gemeinsamkeiten und Unterschieden zwischen verschiedenen LEGO-Sets zu beantworten.
4
Fallstudie: Joins mit Stack-Overflow-Daten
Fasse alle Join-Arten aus diesem Kurs zusammen, um einen neuen Datensatz zu analysieren: Stack-Overflow‑Fragen, -Antworten und -Tags. Dazu gehört auch das Berechnen und Visualisieren von Trends für bekannte Tags wie dplyr und ggplot2. Außerdem lernst du noch eine weitere Methode zum Kombinieren von Tabellen: das Verb bind_rows, mit dem Tabellen untereinander gestapelt werden.
R
Daten mit dplyr verknüpfen
Kurs
abgeschlossen
