ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
जब आप dplyr और ggplot2 जैसे डेटा मैनिपुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन टूल सीखना शुरू कर लेते हैं, तो यह कोर्स आपको उन्हें एक वास्तविक डेटासेट पर इस्तेमाल करने का मौका देता है। आप संयुक्त राष्ट्र महासभा के ऐतिहासिक मतदान का अन्वेषण करेंगे, जिसमें देशों के बीच, समय के साथ, और अंतरराष्ट्रीय मुद्दों पर वोटिंग के अंतर का विश्लेषण शामिल है। इस प्रक्रिया में आप dplyr और ggplot2 पैकेज के साथ अधिक अभ्यास करेंगे, मॉडल आउटपुट को सुसंगत करने के लिए broom पैकेज के बारे में सीखेंगे, और डेटा साइंस में आम तौर पर होने वाले शुरुआत से अंत तक के exploratory विश्लेषण का अनुभव करेंगे।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
dplyr के साथ डेटा क्लीनिंग और समरीकरण
डेटा रैंगलिंग कौशल सीखने का सबसे अच्छा तरीका है उन्हें किसी ठोस केस स्टडी पर लागू करना। यहाँ आप dplyr पैकेज का उपयोग करके संयुक्त राष्ट्र के वोटिंग डेटासेट को क्लीन और फ़िल्टर करना, और उसे छोटे, समझने योग्य हिस्सों में समरीज़ करना सीखेंगे।
- United Nations वोटिंग डेटासेट50 XP
- Rows फ़िल्टर करना100 XP
- year कॉलम जोड़ना100 XP
- country कॉलम जोड़ना100 XP
- समूहीकरण और सारांशकरण50 XP
- पूरे डेटासेट का सारांश बनाना100 XP
- साल के अनुसार summarizing100 XP
- देश के अनुसार सारांश100 XP
- सारांशित डेटा को सॉर्ट और फ़िल्टर करना50 XP
- "yes" वोट के प्रतिशत के आधार पर sorting100 XP
- सारांशित आउटपुट को फ़िल्टर करना100 XP
2
ggplot2 के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन
एक बार जब आप डेटा को क्लीन और समरी कर लेते हैं, तो रुझानों को समझने और इनसाइट्स निकालने के लिए आपको उन्हें विज़ुअलाइज़ करना होगा। यहाँ आप ggplot2 पैकेज का उपयोग करके प्रत्येक देश के भीतर समय के साथ संयुक्त राष्ट्र की वोटिंग में रुझानों का पता लगाएंगे।
3
broom के साथ टाइडि मॉडलिंग
जहाँ विज़ुअलाइज़ेशन आपको एक बार में एक देश समझने में मदद करता है, वहीं सांख्यिकीय मॉडलिंग आपको कई देशों में रुझानों को मापने और उन्हें साथ में व्याख्यायित करने देती है। यहाँ आप tidyr, purrr, और broom पैकेज का उपयोग करके प्रत्येक देश के लिए linear मॉडल फिट करना, और उनके आउटपुट को समझना व तुलना करना सीखेंगे।
4
जॉइनिंग और टाइडिंग
इस अध्याय में, आप कई संबंधित डेटासेट को संयोजित करना सीखेंगे, जैसे कि अपनी वोट विश्लेषण में प्रत्येक प्रस्ताव के विषय की जानकारी शामिल करना। आप यह भी सीखेंगे कि untidy डेटा को tidy डेटा में कैसे बदला जाए, और देखेंगे कि tidy डेटा कैसे समय के साथ विषयों और देशों की आपकी खोज को दिशा दे सकता है।
R
केस स्टडी: R में Exploratory Data Analysis
कोर्स
पूर्ण
