After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Menganalisis data dalam bentuk tabel memang menyenangkan. Namun bagaimana jika hal yang paling menarik justru tidak tersedia sebagai himpunan data yang tertata rapi, melainkan dalam teks biasa? Jangan khawatir: Di kursus ini, Anda akan mempelajari semua yang perlu diketahui untuk membuat ekspresi reguler yang kuat agar Anda dapat menemukan semua informasi yang dibutuhkan untuk analisis hanya dari sepotong teks. Tidak hanya itu. Dengan konsep jarak string, Anda akan belajar bekerja bahkan dengan teks yang mengandung salah ketik atau kesalahan pemindaian, karena Anda dapat mencocokkannya dengan padanan yang benar dari sumber data lain (record linkage). Sebagai bahan pembelajaran, kita akan menganalisis dokumen nyata tentang angka box office di bioskop Swiss.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Ekspresi Reguler: Menulis Pola Kustom
Ekspresi reguler bisa terasa menakutkan pada awalnya karena mengandung banyak karakter khusus. Di bab ini, Anda akan belajar menguraikannya dan menulis pola Anda sendiri untuk menemukan tepat apa yang Anda cari.
- Selamat datang50 XP
- Dimulai dengan, diakhiri dengan100 XP
- Jika Anda tidak tahu apa yang Anda cari100 XP
- Kelas karakter dan pengulangan50 XP
- Digit, kata, dan spasi100 XP
- Mencocokkan pengulangan100 XP
- Karakter khusus yang mana melakukan apa, ya?100 XP
- Pipa dan tanda tanya50 XP
- Ini atau itu100 XP
- Tanda tanya dan dua maknanya100 XP
- Sekarang Anda bisa membacanya!50 XP
2
Membuat String dari Data
Di bab ini, kita akan sedikit menjauh dari ekspresi reguler dan berfokus pada manipulasi string dengan membuat string dari struktur data lain seperti vektor atau daftar.
3
Mengekstrak Data Terstruktur dari Teks
Salah satu tugas di mana ekspresi reguler benar-benar unggul adalah membuat makna dari potongan teks. Di bab ini, Anda akan belajar mengekstrak informasi dari data berantakan yang tidak tersedia dalam tabel yang tertata rapi, melainkan dalam teks biasa.
4
Kemiripan Antar-String
Di bab terakhir, kita akan beralih dari ekspresi reguler ke pemahaman jarak string. Dengan menghitung perbedaan dari banyak string, kita dapat mencocokkan yang serupa. Ini membantu kita menemukan duplikasi bahkan ketika mengandung kesalahan kecil seperti salah ketik. Ini merupakan bagian penting dalam record linkage saat kita menggabungkan himpunan data dari berbagai sumber.
R
Ekspresi Reguler Tingkat Menengah di R
Kursus
Selesai
