After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Analizzare dati organizzati in tabelle è divertente. Ma cosa succede se ciò che ti interessa di più non è disponibile come un insieme di dati ben ordinato, bensì come semplice testo? Niente panico: in questo corso imparerai tutto ciò che ti serve per creare potenti espressioni regolari che ti aiuteranno a trovare tutte le informazioni necessarie alle tue analisi partendo da un blocco di testo. E non solo. Grazie al concetto di distanza tra stringhe, imparerai a lavorare anche con testi che contengono refusi o errori di scansione, perché potrai abbinarli ai corrispondenti corretti provenienti da altre fonti di dati (record linkage). Come materiale didattico, analizzeremo documenti reali sui dati del botteghino dei cinema svizzeri.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Espressioni regolari: scrivere pattern personalizzati
Le espressioni regolari possono intimorire all'inizio, perché contengono molti caratteri speciali. In questo capitolo imparerai a decifrarli e a scrivere i tuoi pattern per trovare esattamente ciò che cerchi.
- Benvenuto50 XP
- Inizia con, finisce con100 XP
- Se non sai cosa stai cercando100 XP
- Classi di caratteri e ripetizioni50 XP
- Cifre, parole e spazi100 XP
- Abbina le ripetizioni100 XP
- Quale carattere speciale faceva cosa, di nuovo?100 XP
- La pipe e il punto interrogativo50 XP
- Questo o quello100 XP
- Il punto interrogativo e i suoi due significati100 XP
- Ora sai leggerlo!50 XP
2
Creare stringhe a partire dai dati
In questo capitolo ci allontaneremo un po' dalle espressioni regolari e ci concentreremo sulla manipolazione di stringhe creando stringhe a partire da altre strutture dati come vettori o liste.
3
Estrarre dati strutturati dal testo
Uno dei compiti in cui le espressioni regolari brillano davvero è dare senso a un blocco di testo. In questo capitolo imparerai a estrarre informazioni da dati disordinati che non arrivano in tabelle ben strutturate ma in testo semplice.
4
Somiglianze tra stringhe
Nell'ultimo capitolo cambieremo approccio, passando dalla logica delle espressioni regolari alla comprensione delle distanze tra stringhe. Calcolando le differenze tra più stringhe, possiamo abbinare quelle simili. Questo ci aiuterà a trovare duplicati anche quando contengono piccoli errori come refusi. È una parte importante del record linkage, in cui combiniamo insiemi di dati provenienti da più fonti.
R
Espressioni regolari intermedie in R
Corso
completato
