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Manipolazione dei dati con dplyr
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Prova DataCamp for BusinessDescrizione del corso
Primi passi: Trasformare i dati con dplyr
Questo corso è pensato per insegnare agli utenti come gestire e trasformare i dati in modo efficiente usando il pacchetto dplyr in R.Prima di tutto, scoprirai le tecniche di base per trasformare i dati, compreso l'uso dei verbi chiave di dplyr come select, filter, arrange e mutate. Queste funzioni ti mostreranno come cambiare i set di dati selezionando colonne specifiche, filtrando le righe in base a determinate condizioni, ordinando i dati e creando nuove colonne calcolate..
Aggregare i dati con dplyr
Poi, il corso parla di come mettere insieme i dati, insegnando agli utenti come riassumere e sintetizzare i dati per capirli meglio.Capirai come rendere i tuoi dati più facili da capire e gestire.. Funzioni come count, group_by e summarize servono per fare operazioni che mettono insieme tante osservazioni in riassunti utili, fondamentali per analizzare i dati e fare report.
Selezionare e trasformare i dati
Infine, imparerai tecniche avanzate di selezione e trasformazione dei dati, come usare gli helper di selezione e il verbo rinomina. Potrai anche mettere alla prova le tue abilità su un caso di studio reale e fare pratica con mutazioni raggruppate, funzioni finestra e visualizzazione dei dati con ggplot2.Alla fine del corso, avrai sviluppato solide competenze nella manipolazione dei dati usando dplyr, che ti permetteranno di fare analisi dei dati più efficienti ed efficaci.— una competenza fondamentale per qualsiasi analista o ricercatore di dati.
Prerequisiti
Introduction to the Tidyverse1
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.
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.
Manipolazione dei dati con dplyr
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