Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Supposons que vous ayez trouvé un jeu de données intéressant et que vous souhaitiez en savoir plus. Comment pouvez-vous commencer à répondre aux questions que vous vous posez sur les données ? Utilisez dplyr pour répondre à ces questions.
Tout d'abord, explorez les techniques fondamentales de transformation des données, y compris l'utilisation des verbes dplyr clés tels que select, filter, arrange et mutate. Ces fonctions vous apprendront à modifier les ensembles de données en sélectionnant des colonnes spécifiques, en filtrant les lignes en fonction de conditions, en triant les données et en créant de nouvelles colonnes calculées..
Vous comprendrez comment rendre vos données plus interprétables et plus faciles à gérer.. Les fonctions telles que count, group_by et summarize sont introduites pour effectuer des opérations qui regroupent de nombreuses observations en des résumés significatifs, essentiels pour l'analyse des données et l'établissement de rapports.
A la fin du cours, vous aurez développé de solides compétences en manipulation de données à l'aide de dplyr, ce qui vous permettra d'effectuer des analyses de données plus efficaces et efficientes.-une capacité essentielle pour tout analyste de données ou scientifique.
Premiers pas : Transformer des données avec dplyr
Ce cours est conçu pour enseigner aux utilisateurs comment manipuler et transformer efficacement les données à l'aide du package dplyr dans R.Tout d'abord, explorez les techniques fondamentales de transformation des données, y compris l'utilisation des verbes dplyr clés tels que select, filter, arrange et mutate. Ces fonctions vous apprendront à modifier les ensembles de données en sélectionnant des colonnes spécifiques, en filtrant les lignes en fonction de conditions, en triant les données et en créant de nouvelles colonnes calculées..
Agrégation de données avec dplyr
Ensuite, le cours couvre l'agrégation des données, en enseignant aux utilisateurs comment résumer et condenser les données pour une meilleure interprétation.Vous comprendrez comment rendre vos données plus interprétables et plus faciles à gérer.. Les fonctions telles que count, group_by et summarize sont introduites pour effectuer des opérations qui regroupent de nombreuses observations en des résumés significatifs, essentiels pour l'analyse des données et l'établissement de rapports.
Sélection et transformation des données
Enfin, vous apprendrez des techniques avancées de sélection et de transformation des données, telles que l'utilisation des aides à la sélection et du verbe renommer. Vous pourrez également appliquer vos compétences à une étude de cas réelle et pratiquer les mutations groupées, les fonctions de fenêtre et la visualisation de données avec ggplot2.A la fin du cours, vous aurez développé de solides compétences en manipulation de données à l'aide de dplyr, ce qui vous permettra d'effectuer des analyses de données plus efficaces et efficientes.-une capacité essentielle pour tout analyste de données ou scientifique.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Transformer des données avec dplyr
Découvrez les verbes qui permettent de transformer vos données, notamment select, filter, arrange et mutate. Vous utiliserez ces fonctions pour modifier le jeu de données counties afin d'afficher certaines observations et de répondre à des questions sur les données.
- Exploration des données avec dplyr50 XP
- Comprendre vos données50 XP
- Sélectionner des colonnes100 XP
- Les verbes filter et arrange50 XP
- Organisation des observations100 XP
- Filtrage selon les conditions100 XP
- Filtrer et organiser100 XP
- Le verbe mutate()50 XP
- Calcul du nombre d'employés du gouvernement100 XP
- Calculer le pourcentage de femmes dans un comté100 XP
- Mutate, filter et arrange100 XP
2
Agrégation de données
Maintenant que vous savez transformer vos données, vous voudrez apprendre à les agréger pour les rendre plus faciles à interpréter. Vous verrez plusieurs fonctions qui permettent de regrouper de nombreuses observations et de les résumer, notamment count, group_by, summarize, ungroup et slice_min/slice_max.
3
Sélectionner et transformer des données
Apprenez des méthodes avancées pour sélectionner et transformer des colonnes. Découvrez aussi les select helpers, des fonctions qui définissent des critères pour les colonnes à choisir, ainsi que le verbe rename.
4
Étude de cas : le jeu de données babynames
Travaillez avec un nouveau jeu de données qui répertorie les prénoms des bébés nés chaque année aux États-Unis. Apprenez à utiliser des mutate groupés et des fonctions de fenêtre pour poser et résoudre des questions plus complexes sur vos données. Et combinez dplyr et ggplot2 pour créer des graphiques pertinents et approfondir votre exploration.
R
Manipulation de données avec dplyr
Cours
terminé
