ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
मान लीजिए कि आपने एक बेहतरीन dataset खोजा है और उसके बारे में अधिक जानना चाहते हैं। आप अपने डेटा से जुड़े सवालों के जवाब देना कैसे शुरू कर सकते हैं? उन प्रश्नों के उत्तर देने के लिए dplyr का उपयोग करें।
सबसे पहले, मुख्य dplyr क्रियाओं जैसे select, filter, arrange और mutate के उपयोग सहित बुनियादी डेटा रूपांतरण तकनीकों का अन्वेषण करें। ये फ़ंक्शन आपको सिखाएँगे कि कैसे आप डेटा सेट्स को संशोधित कर सकते हैं—जैसे कि विशिष्ट कॉलम चुनना, शर्तों के आधार पर पंक्तियाँ फ़िल्टर करना, डेटा को क्रमबद्ध करना, और नई गणना की गई कॉलम बनाना।.
आप सीखेंगे कि अपने डेटा को अधिक व्याख्यायोग्य और प्रबंधनीय कैसे बनाएं. ऐसी फ़ंक्शंस जैसे count, group_by, और summarize का परिचय कराया जाता है, जो कई ऑब्ज़र्वेशन को एकत्रित करके अर्थपूर्ण सारांश तैयार करने के लिए ऑपरेशंस को अंजाम देती हैं, जो डेटा विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए आवश्यक हैं।
पाठ्यक्रम के अंत तक, आप dplyr का उपयोग करके मजबूत डेटा हेरफेर कौशल विकसित कर लेंगे, जिससे आप अधिक कुशल और प्रभावी डेटा विश्लेषण कर सकेंगे—किसी भी डेटा विश्लेषक या वैज्ञानिक के लिए एक महत्वपूर्ण क्षमता।
प्रथम चरण: dplyr
के साथ डेटा को रूपांतरित करना यह पाठ्यक्रम उपयोगकर्ताओं को R में dplyr पैकेज का उपयोग करके डेटा को कुशलतापूर्वक हेरफेर और रूपांतरित करना सिखाने के लिए बनाया गया है।सबसे पहले, मुख्य dplyr क्रियाओं जैसे select, filter, arrange और mutate के उपयोग सहित बुनियादी डेटा रूपांतरण तकनीकों का अन्वेषण करें। ये फ़ंक्शन आपको सिखाएँगे कि कैसे आप डेटा सेट्स को संशोधित कर सकते हैं—जैसे कि विशिष्ट कॉलम चुनना, शर्तों के आधार पर पंक्तियाँ फ़िल्टर करना, डेटा को क्रमबद्ध करना, और नई गणना की गई कॉलम बनाना।.
dplyr के साथ डेटा एकत्रित करना
इसके बाद, पाठ्यक्रम डेटा एकत्रीकरण को कवर करता है, जिसमें उपयोगकर्ताओं को डेटा को संक्षिप्त और सारांशित करने के तरीके सिखाए जाते हैं ताकि उसकी बेहतर व्याख्या की जा सके।आप सीखेंगे कि अपने डेटा को अधिक व्याख्यायोग्य और प्रबंधनीय कैसे बनाएं. ऐसी फ़ंक्शंस जैसे count, group_by, और summarize का परिचय कराया जाता है, जो कई ऑब्ज़र्वेशन को एकत्रित करके अर्थपूर्ण सारांश तैयार करने के लिए ऑपरेशंस को अंजाम देती हैं, जो डेटा विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए आवश्यक हैं।
डेटा का चयन और रूपांतरण
अंत में, आप उन्नत डेटा चयन और रूपांतरण तकनीकों के बारे में सीखेंगे, जैसे select helpers और rename verb का उपयोग करना। आप अपनी क्षमताओं को एक वास्तविक केस स्टडी पर लागू करेंगे और grouped mutates, window functions, तथा ggplot2 के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का अभ्यास भी करेंगे।पाठ्यक्रम के अंत तक, आप dplyr का उपयोग करके मजबूत डेटा हेरफेर कौशल विकसित कर लेंगे, जिससे आप अधिक कुशल और प्रभावी डेटा विश्लेषण कर सकेंगे—किसी भी डेटा विश्लेषक या वैज्ञानिक के लिए एक महत्वपूर्ण क्षमता।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Transforming Data with dplyr
Learn verbs you can use to transform your data, including select, filter, arrange, and mutate. You'll use these functions to modify the counties dataset to view particular observations and answer questions about the data.
- Exploring data with dplyr50 XP
- Understanding your data50 XP
- Selecting columns100 XP
- The filter and arrange verbs50 XP
- Arranging observations100 XP
- Filtering for conditions100 XP
- Filtering and arranging100 XP
- The mutate() verb50 XP
- Calculating the number of government employees100 XP
- Calculating the percentage of women in a county100 XP
- Mutate, filter, and arrange100 XP
2
Aggregating Data
Now that you know how to transform your data, you'll want to know more about how to aggregate your data to make it more interpretable. You'll learn a number of functions you can use to take many observations in your data and summarize them, including count, group_by, summarize, ungroup, and slice_min/slice_max.
3
Selecting and Transforming Data
Learn advanced methods to select and transform columns. Also, learn about select helpers, which are functions that specify criteria for columns you want to choose, as well as the rename verb.
4
Case Study: The babynames Dataset
Work with a new dataset that represents the names of babies born in the United States each year. Learn how to use grouped mutates and window functions to ask and answer more complex questions about your data. And use a combination of dplyr and ggplot2 to make interesting graphs to further explore your data.
R
Data Manipulation with dplyr
कोर्स
पूर्ण
