Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Das tidyverse bietet eine fantastische Sammlung von Paketen, mit denen du Daten einfach und schnell verarbeiten kannst. Aber hast du schon mal versucht, dplyr-Funktionen in eigene Funktionen zu packen und bist auf seltsame Fehler oder unerwartete Ergebnisse gestoßen? Diese Fehler hängen oft mit Tidy Evaluation zusammen, für die es etwas Extra-Aufwand braucht. In „Programmieren mit dplyr“ lernst du Strategien, um diese Fehler mit dem Paket rlang zu lösen. Außerdem erfährst du weitere Techniken für das Programmieren mit dplyr und analysierst dabei mit Daten der Weltbank und des Internationalen Währungsfonds weltweite Trends. Am Ende des Kurses bist du eine echte tidyverse-Funktionsschreib-Ninja!
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Halte deine ausgewählten Führungskräfte zur Verantwortung
In diesem Kapitel frischt du dplyr-Pipelines auf und verbesserst deine Spaltenauswahl mit Helper-Funktionen und regulären Ausdrücken.
2
Treibe die Herde weiter
Hier lernst du, Spalten in deinen Daten zu verschieben und dieselbe Transformation auf mehrere Datenspalten anzuwenden. Außerdem wählst du Zeilen aus, die irgendein oder alle Spaltenkriterien erfüllen.
3
Mengenlehre-Claus und der Nordpol
In diesem Abschnitt wiederholst du dplyr-Joins. Danach gehst du einen Schritt weiter und nutzt Klauseln der Mengenlehre, um Überschneidungen und Unterschiede zwischen Datensätzen zu untersuchen.
4
Eine neue rlang-Sprache sprechen
Im letzten Kursteil verwendest du rlang-Operatoren, um Argumente in Variablen zu verwandeln und Funktionen zu erstellen, die dplyr- und ggplot2-Code enthalten.
R
Programmieren mit dplyr
Kurs
abgeschlossen
