Lewati ke konten utama

Beranda Data Analysis

Kursus

Manipulasi Data di Julia

DasarTingkat Keterampilan

Diperbarui 05/2024

Mulai Kursus Gratis

JuliaData Manipulation4 jam15 videos55 Latihan4,650 XPBukti Prestasi

Buat Akun Gratis Anda

atau

Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Pelatihan untuk 2 orang atau lebih?

Coba DataCamp for Business

Deskripsi Kursus

Julia adalah bahasa pemrograman baru yang menarik, dirancang untuk Machine Learning, komputasi ilmiah, dan penambangan data. Kursus ini akan membekali Anda dengan pengetahuan yang diperlukan untuk memulai perjalanan manipulasi data Anda di Julia.Kami akan membangun dari pengetahuan Anda tentang DataFrames dari kursus Introduction to Julia dan Intermediate Julia. Di akhir kursus, Anda akan memiliki keterampilan inti untuk menginspeksi, mentransformasikan, mengelompokkan, memvisualisasikan DataFrame, dan banyak lagi.

Persyaratan

Introduction to Julia Intermediate Julia

1

Inspecting DataFrames

Take your first steps toward complex data manipulation in Julia! Learn how to personalize your experience with the DataFrames package and how to create data visualizations using the Plots package.

Diving into DataFrames

Symbols vs. Strings

Describe it to me

Missing anything?

Selecting columns

Column selection

Selecting patterns

Regular penguins

Exploring Data with Visualizations

Flipper distribution

Rating vs. cocoa percentages

Plotting minimum wages over time

2

Working with columns

Columns are the basic building blocks of DataFrames. Knowing how to handle columns is essential for your data manipulation journey. You'll learn how to reorder and drop columns, as well as how to apply functions to individual rows and whole columns.

Dropping and moving columns

Penguin drop

Reordering of wages

Manipulating columns

Using select()

Penguin transformations

Combining chocolates

What shall you use?

Creating new columns

Copy the capitals

Column or row?

Chocolate percentages

3

Aggregating DataFrames

In this chapter, you'll learn how to group data and calculate grouped summary statistics, as well as how to create pivot tables. You'll also learn how to improve the readability of your code with the Chain.jl package.

Exploring grouped data

Wages multiple ways

Penguin group counts

Unique chocolate beans

Duplicate rows or not?

Grouped summary statistics

Penguin characteristics

Chocolate location vs. rating

Pivoting data

Reshaping wages

Chocolate location pivot

Improving readability with Chain.jl

Chaining chocolates

Penguin plotting in chain

Minimum wage by region

4

Improving Your Workflow

Learn how to load and join datasets, as well as how to handle missing values. Then it's time to fit everything together!

Loading and writing CSV files

Decimals and delimiters

Loading the 80s

Write it down

Joining data

State joins capitals

Penguin joins

Handling missing values

Dropping missing values

Replacing rating with median

Replacing rating with group median

Efficient workflow

First steps with flights

Missing delays?

Delays on US airports

Manipulasi Data di Julia

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar Sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Manipulasi Data di Julia Hari Ini!

Buat Akun Gratis Anda

atau

Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.