Na het volgen van deze cursussen voel ik me zeker genoeg om professionele visualisaties en dashboards te maken
Shoebur RahmanInkoopspecialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Ruwe data kan intimiderend zijn—bij een ingewikkelde en rommelige gegevensset vraag je je misschien af: waar begin ik? Met het pakket tidyr tover je zulke monsters om tot nette, overzichtelijke gegevenssets. Ontoegankelijke waarden die in kolomnamen verborgen zitten, zet je om naar rijen, JSON-bestanden worden data frames, en ontbrekende waarden raak je niet meer kwijt. Je oefent deze technieken op allerlei rommelige gegevenssets en ontdekt onderweg hoeveel honden de Sovjet-Unie de ruimte in stuurde en welke vogel het populairst is in Nieuw-Zeeland. Met het pakket tidyr in je tidyverse-gereedschapskist kun je bijna elke gegevensset omzetten naar een nette structuur, wat de rest van je analyse een stuk makkelijker maakt.
Vereisten
Lesprogramma
Cursusoverzicht
1
Tidy data
Je maakt kennis met het concept tidy data, dat centraal staat in deze cursus. In de eerste twee lessen ga je meteen aan de slag door rommelige tekenreeks-kolommen op te splitsen in nette variabelen en observaties die klaar zijn voor analyse. In de laatste les leer je hoe je ontbrekende waarden kunt overschrijven en verwijderen.
- Wat is tidy data?50 XP
- Tidy data-structuur100 XP
- Meerdere variabelen per kolom100 XP
- Kolommen met meerdere waarden50 XP
- Internationale telefoonnummers100 XP
- Observaties uit waarden halen100 XP
- Scheiding in kolommen en rijen100 XP
- Ontbrekende waarden50 XP
- En de Oscar voor beste regisseur gaat naar ... <NA>100 XP
- Verkoopgegevens imputeren100 XP
- Kernbommen per continent100 XP
2
Van breed naar lang en terug
Dit hoofdstuk draait volledig om het pivoteren van data van een breed naar een lang formaat en weer terug met de functies pivot_longer() en pivot_wider(). Je hebt deze functies nodig wanneer variabelen verborgen zitten in rommelige kolomnamen of wanneer variabelen in rijen in plaats van kolommen zijn opgeslagen. Onderweg leer je over ruimtehonden, kernbommen en planeettemperaturen.
3
Data uitbreiden
Waarden kunnen vaak ontbreken in je data, en soms ontbreken hele observaties ook. In dit hoofdstuk leer je hoe je je gegevensset kunt aanvullen met deze ontbrekende observaties. Je voegt observaties met nullen toe aan getelde data, breidt tijdreeksen uit naar een volledige reeks intervallen, en meer!
4
Data rechthoekig maken
In het laatste hoofdstuk leer je hoe je geneste datastructuren zoals JSON- en XML-bestanden omzet naar nette, rechthoekige data. Met deze vaardigheid kun je data van web-API’s verwerken. Je leert ook hoe geneste datastructuren kunnen worden gebruikt om elegante modelleer-pijplijnen te schrijven die nette resultaten opleveren.
R
Data herstructureren met tidyr
Cursus
voltooid
