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Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Diciamo che hai trovato un bel set di dati e vuoi saperne di più. Come puoi iniziare a rispondere alle domande che hai sui dati? Usa dplyr per rispondere a queste domande.
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..
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.
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.
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
Curriculum
Programma del corso
1
Trasformare i dati con dplyr
Impara i verbi che puoi usare per trasformare i dati, tra cui select, filter, arrange e mutate. Userai queste funzioni per modificare il dataset delle contee, visualizzare osservazioni specifiche e rispondere a domande sui dati.
- Esplorare i dati con dplyr50 XP
- Capire i tuoi dati50 XP
- Selezionare colonne100 XP
- I verbi filter e arrange50 XP
- Ordinare le osservazioni100 XP
- Filtrare per condizioni100 XP
- Filtrare e ordinare100 XP
- Il verbo mutate()50 XP
- Calcolare il numero di dipendenti pubblici100 XP
- Calcolare la percentuale di donne in una contea100 XP
- Mutate, filter e arrange100 XP
2
Aggregare i dati
Ora che sai trasformare i dati, vorrai capire come aggregarli per renderli più interpretabili. Imparerai diverse funzioni per sintetizzare molte osservazioni nei tuoi dati, tra cui count, group_by, summarize, ungroup e slice_min/slice_max.
3
Selezionare e trasformare i dati
Impara metodi avanzati per selezionare e trasformare le colonne. Scoprirai anche i select helpers, funzioni che specificano i criteri per le colonne da scegliere, oltre al verbo rename.
4
Caso di studio: il dataset babynames
Lavora con un nuovo dataset che rappresenta i nomi dei neonati nati ogni anno negli Stati Uniti. Impara a usare mutate raggruppati e funzioni finestra per porre e rispondere a domande più complesse sui tuoi dati. E usa una combinazione di dplyr e ggplot2 per creare grafici interessanti e approfondire l’esplorazione dei dati.
R
Manipolazione dei dati con dplyr
Corso
completato
