After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Il tidyverse include un insieme straordinario di pacchetti che rendono il lavoro con i dati semplice e veloce. Ma hai mai provato a inserire funzioni dplyr dentro altre funzioni e ti sei ritrovatə con errori strani o risultati inattesi? Probabilmente era colpa della tidy evaluation, che richiede un po’ di lavoro in più per essere gestita. In Programming with dplyr, imparerai strategie per risolvere questi errori usando il pacchetto rlang. Scoprirai anche altre tecniche per programmare con dplyr utilizzando dati della World Bank e dell’International Monetary Fund per analizzare tendenze globali lungo tutto il corso. Alla fine, sarai un* ninja della scrittura di funzioni tidyverse!
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Chiedi conto ai leader che hai selezionato
In questo capitolo riprenderai le pipeline di dplyr e migliorerai le tue abilità di selezione delle colonne con funzioni helper ed espressioni regolari.
2
Tienili in movimento
Qui imparerai a spostare le colonne nei tuoi dati e ad applicare la stessa trasformazione su più colonne. Inoltre, sceglierai le righe che corrispondono a uno o a tutti i criteri delle colonne.
3
Teoria degli insiemi con Claus al Polo Nord
In questa sezione riprenderai le join di dplyr. Poi farai un passo oltre usando le clausole della teoria degli insiemi per esaminare sovrapposizioni e differenze tra insiemi di dati.
4
Parlare una nuova rlang-uage
In quest’ultima parte del corso, userai gli operatori di rlang per trasformare gli argomenti in variabili e creare funzioni che incorporano codice dplyr e ggplot2.
R
Programmare con dplyr
Corso
completato
