Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Los datos en estado salvaje pueden asustar: ante un conjunto de datos complicado y desordenado, quizá te preguntes por dónde empezar. El paquete tidyr te permite domar estas bestias y convertirlas en conjuntos de datos ordenados. Los valores inaccesibles guardados en nombres de columnas pasarán a filas, los archivos JSON se convertirán en data frames y los valores ausentes dejarán de perderse. Practicarás estas técnicas con una gran variedad de datos desordenados y, de paso, sabrás cuántos perros envió la Unión Soviética al espacio y qué ave es la más popular en Nueva Zelanda. Con el paquete tidyr en tu caja de herramientas del tidyverse, podrás transformar casi cualquier conjunto de datos a un formato ordenado, lo que te ahorrará trabajo en el resto del análisis.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Datos ordenados
Conocerás el concepto de datos ordenados, que es clave en este curso. En las dos primeras lecciones, te pondrás manos a la obra separando columnas de texto desordenadas en variables y observaciones listas para analizar. En la última lección, aprenderás a sobrescribir y eliminar valores ausentes.
- ¿Qué es el tidy data?50 XP
- Estructura de datos ordenados100 XP
- Varias variables por columna100 XP
- Columnas con múltiples valores50 XP
- Números de teléfono internacionales100 XP
- Extraer observaciones a partir de valores100 XP
- Separar en columnas y filas100 XP
- Valores ausentes50 XP
- Y el Oscar a la mejor dirección es para... <NA>100 XP
- Imputar datos de ventas100 XP
- Bombas nucleares por continente100 XP
2
De ancho a largo y vuelta
Este capítulo trata de pivotar datos de un formato ancho a uno largo y volver de nuevo usando las funciones pivot_longer() y pivot_wider(). Necesitarás estas funciones cuando las variables estén ocultas en nombres de columnas desordenados o cuando las variables estén guardadas en filas en lugar de columnas. Por el camino, aprenderás sobre perros espaciales, bombas nucleares y temperaturas planetarias.
3
Ampliar datos
A menudo pueden faltar valores en tus datos, y a veces también faltan observaciones completas. En este capítulo, aprenderás a completar tu conjunto de datos con esas observaciones ausentes. Añadirás observaciones con valores cero a datos contados, ampliarás series temporales a una secuencia completa de intervalos y mucho más.
4
Estructurar datos en rectángulos
En el capítulo final, aprenderás a convertir estructuras de datos anidadas, como archivos JSON y XML, en datos ordenados y rectangulares. Esta habilidad te permitirá procesar datos de APIs web. También verás cómo las estructuras anidadas pueden usarse para crear flujos de modelado elegantes que produzcan Resultados ordenados.
R
Reestructurar datos con tidyr
Curso
completado
