Name: केस स्टडी: R में Exploratory Data Analysis
Rating: 4.938775510204081 (49 reviews)

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

Introduction to Data Visualization with ggplot2

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

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।

अध्याय शुरू करें

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।

अध्याय शुरू करें

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।

अध्याय शुरू करें

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।