Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Digamos que has encontrado un gran conjunto de datos y te gustaría saber más sobre él. ¿Cómo puedes empezar a responder a las preguntas que tienes sobre los datos? Utiliza dplyr para responder a esas preguntas.
En primer lugar, explora las técnicas fundamentales de transformación de datos, incluido el uso de verbos clave de dplyr como seleccionar, filtrar, ordenar y mutar. Estas funciones te enseñarán a modificar conjuntos de datos seleccionando columnas específicas, filtrando filas en función de condiciones, ordenando datos y creando nuevas columnas calculadas.
Comprenderás cómo hacer que tus datos sean más interpretables y manejables. Se introducen funciones como contar, agrupar_por y resumir para realizar operaciones que agregan muchas observaciones en resúmenes significativos, esenciales para el análisis de datos y la elaboración de informes.
Al final del curso, habrás desarrollado sólidas habilidades de manipulación de datos utilizando dplyr, lo que te permitirá un análisis de datos más eficiente y eficaz.-una capacidad vital para cualquier analista o científico de datos.
Primeros pasos: Transformar datos con dplyr
Este curso está diseñado para enseñar a los usuarios a manipular y transformar datos de forma eficaz utilizando el paquete dplyr en R.En primer lugar, explora las técnicas fundamentales de transformación de datos, incluido el uso de verbos clave de dplyr como seleccionar, filtrar, ordenar y mutar. Estas funciones te enseñarán a modificar conjuntos de datos seleccionando columnas específicas, filtrando filas en función de condiciones, ordenando datos y creando nuevas columnas calculadas.
Agregar datos con dplyr
A continuación, el curso aborda la agregación de datos, enseñando a los usuarios a resumir y condensar los datos para interpretarlos mejor.Comprenderás cómo hacer que tus datos sean más interpretables y manejables. Se introducen funciones como contar, agrupar_por y resumir para realizar operaciones que agregan muchas observaciones en resúmenes significativos, esenciales para el análisis de datos y la elaboración de informes.
Seleccionar y transformar datos
Por último, aprenderás técnicas avanzadas de selección y transformación de datos, como el uso de ayudantes de selección y el verbo renombrar. También podrás aplicar tus habilidades a un estudio de caso del mundo real y practicar mutaciones agrupadas, funciones de ventana y visualización de datos con ggplot2.Al final del curso, habrás desarrollado sólidas habilidades de manipulación de datos utilizando dplyr, lo que te permitirá un análisis de datos más eficiente y eficaz.-una capacidad vital para cualquier analista o científico de datos.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Transformar datos con dplyr
Aprende verbos que puedes utilizar para transformar tus datos, como select, filter, arrange y mutate. Utilizarás estas funciones para modificar el conjunto de datos de los condados para ver observaciones concretas y responder a preguntas sobre los datos.
- Explorar datos con dplyr50 XP
- Comprender tus datos50 XP
- Seleccionar columnas100 XP
- Los verbos filter y arrange50 XP
- Organizar las observaciones100 XP
- Filtrar por condiciones100 XP
- Filtrar y disponer100 XP
- El verbo mutate()50 XP
- Cálculo del número de empleados públicos100 XP
- Cálculo del porcentaje de mujeres en un condado100 XP
- Mutate, filter y arrange100 XP
2
Agregar datos
Ahora que sabes cómo transformar los datos, querrás saber más sobre cómo agregarlos para hacerlos más interpretables. Aprenderás una serie de funciones que puedes utilizar para tomar muchas observaciones de tus datos y resumirlas, como count, group_by, summarize, ungroup, y slice_min/slice_max.
3
Seleccionar y transformar datos
Aprende métodos avanzados para seleccionar y transformar columnas. Además, aprende sobre los ayudantes de selección, que son funciones que especifican criterios para las columnas que quieres elegir, así como sobre el verbo rename.
4
Caso práctico: el conjunto de datos babynames
Trabaja con un nuevo conjunto de datos que representa los nombres de los bebés nacidos en Estados Unidos cada año. Aprende a utilizar mutaciones agrupadas y funciones de ventana para plantear y responder preguntas más complejas sobre los datos. Utiliza una combinación de dplyr y ggplot2 para hacer gráficos interesantes y explorar más a fondo los datos.
R
Manipulación de datos con dplyr
Curso
completado
