Na het volgen van deze cursussen voel ik me zeker genoeg om professionele visualisaties en dashboards te maken
Shoebur RahmanInkoopspecialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
De tidyverse bevat een geweldige set pakketten die werken met data eenvoudig en snel maakt. Maar heb je ooit geprobeerd dplyr-functies in eigen functies te stoppen en kreeg je vreemde fouten of onverwachte resultaten? Die fouten kwamen waarschijnlijk door tidy evaluation, wat net wat extra werk vraagt. In Programmeren met dplyr leer je strategieën om deze fouten op te lossen met het rlang-pakket. Je leert ook andere technieken om te programmeren met dplyr, met data van de World Bank en het International Monetary Fund om wereldwijde trends te analyseren. Aan het einde van de cursus ben je een echte tidyverse-functieschrijver!
Vereisten
Lesprogramma
Cursusoverzicht
1
Houd je gekozen leiders verantwoordelijk
In dit hoofdstuk kijk je opnieuw naar dplyr-pijplijnen en verbeter je je kolomselectie met helperfuncties en reguliere expressies.
2
Blijf die dogies voortdrijven
Hier leer je hoe je kolommen in je data verplaatst en dezelfde transformatie op meerdere datakolommen uitvoert. Je kiest ook rijen die aan één of alle kolomcriteria voldoen.
3
Verzameltheorie Claus en de Noordpool
In dit deel kijk je dplyr-joins opnieuw na. Daarna ga je verder met verzameltheoretische clausules om overlap en verschillen tussen gegevenssets te onderzoeken.
4
Een nieuwe rlang-taal spreken
In dit laatste deel van de cursus gebruik je rlang-operators om argumenten om te zetten in variabelen en functies te maken die dplyr- en ggplot2-code bevatten.
R
Programmeren met dplyr
Cursus
voltooid
