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Corso

Introduzione al Tidyverse

BasicLivello di competenza
Aggiornato 12/2025
Inizia a esplorare e visualizzare i tuoi dati con il tidyverse, una potente e popolare raccolta di strumenti per la scienza dei dati all'interno di R.
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RProgramming
4 h
16 video
50 Esercizi
4,150 XP
380K+
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Descrizione del corso

Questa è un’introduzione al linguaggio di programmazione R, incentrata su un potente insieme di strumenti noto come Tidyverse. Imparerai i processi intrecciati di manipolazione e visualizzazione dei dati usando gli strumenti dplyr e ggplot2. Imparerai a manipolare i dati filtrando, ordinando e riassumendo un insieme di dati reale su paesi storici per rispondere a domande esplorative. Vedrai poi come trasformare questi dati elaborati in grafici informativi a linee, a barre, istogrammi e altro ancora con il pacchetto ggplot2. Avrai un assaggio del valore dell’analisi esplorativa dei dati e della potenza degli strumenti Tidyverse. Questa è un’introduzione adatta a chi non ha esperienza precedente con R ed è interessato a svolgere analisi dei dati.I video includono trascrizioni dal vivo che puoi visualizzare facendo clic su "Show transcript" in basso a sinistra nei video. Il glossario del corso si trova a destra nella sezione risorse. Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi accedere alla valutazione facendo clic sul riquadro dei crediti CPE sulla destra.

Prerequisiti

Nessun prerequisito richiesto per questo corso
1

Data wrangling

In questo capitolo imparerai a fare tre cose con una tabella: filtrare osservazioni specifiche, disporre le osservazioni nell’ordine desiderato e usare mutate per aggiungere o modificare una colonna. Vedrai come ciascuno di questi passaggi ti permette di rispondere a domande sui tuoi dati.
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2

Visualizzazione dei dati

Spesso il modo migliore per capire e presentare i dati è tramite un grafico. In questo capitolo imparerai le competenze fondamentali della visualizzazione dei dati usando il pacchetto ggplot2 e vedrai come i pacchetti dplyr e ggplot2 lavorano a stretto contatto per creare grafici informativi.
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