Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
El tidyverse incluye un conjunto impresionante de paquetes que hacen que trabajar con datos sea sencillo y rápido. Pero ¿alguna vez has intentado meter funciones de dplyr dentro de otras funciones y te has topado con errores extraños o resultados inesperados? Esos errores probablemente se debían a la tidy evaluation, que requiere un poco de trabajo extra para gestionarla. En Programación con dplyr, aprenderás estrategias para resolver estos errores con el paquete rlang. También verás otras técnicas para programar con dplyr usando datos del Banco Mundial y el Fondo Monetario Internacional para analizar tendencias globales a lo largo del curso. ¡Al finalizar, serás todo un ninja escribiendo funciones del tidyverse!
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Haz que tus líderes elegidos rindan cuentas
En este capítulo, repasarás los pipelines de dplyr y mejorarás tu selección de columnas con funciones de ayuda y expresiones regulares.
2
Que no paren esos dogies
Aquí aprenderás a mover columnas en tus datos y a aplicar la misma transformación a varias columnas a la vez. También elegirás filas que cumplan cualquiera o todos los criterios de las columnas.
3
Teoría de conjuntos con Claus y el Polo Norte
En esta sección, repasarás los joins de dplyr. Luego irás un paso más allá usando cláusulas de teoría de conjuntos para examinar solapamientos y diferencias entre conjuntos de datos.
4
Hablando un nuevo rlang-uaje
En esta parte final del curso, usarás operadores de rlang para convertir argumentos en variables y crear funciones que integren código de dplyr y ggplot2.
R
Programación con dplyr
Curso
completado
