After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Описание курса
Освоив инструменты для работы с данными и их визуализации — такие как dplyr и ggplot2 — вы сможете применить их на практике с реальным набором данных. Вы изучите историю голосований на Генеральной Ассамблее ООН: проанализируете различия в позициях стран, динамику изменений во времени и тематику международных вопросов. В процессе работы вы закрепите навыки использования пакетов dplyr и ggplot2, познакомитесь с пакетом broom для приведения результатов моделей в удобный вид и пройдёте через полноценный цикл разведочного анализа данных — от начала до конца.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Очистка и обобщение данных с помощью dplyr
Лучший способ освоить навыки работы с данными — применить их в конкретном практическом примере. Здесь вы научитесь очищать и фильтровать набор данных о голосованиях ООН с помощью пакета dplyr, а также агрегировать данные в компактные и наглядные сводки.
- Набор данных о голосованиях в Генеральной Ассамблее ООН50 XP
- Фильтрация строк100 XP
- Добавление столбца с годом100 XP
- Добавление столбца с названиями стран100 XP
- Группировка и агрегирование50 XP
- Обобщение полного набора данных100 XP
- Группировка по году100 XP
- Агрегирование по странам100 XP
- Сортировка и фильтрация сводных данных50 XP
- Сортировка по доле голосов «за»100 XP
- Фильтрация агрегированных результатов100 XP
2
Визуализация данных с помощью ggplot2
После очистки и обобщения данных следующий шаг — визуализация, которая помогает выявить тенденции и сделать выводы. Здесь вы воспользуетесь пакетом ggplot2, чтобы исследовать динамику голосований в ООН по каждой стране на протяжении времени.
3
Аккуратное моделирование с помощью broom
Визуализация позволяет изучить одну страну за раз, тогда как статистическое моделирование даёт возможность количественно оценить тенденции сразу для множества стран и сравнить их. Здесь вы научитесь использовать пакеты tidyr, purrr и broom, чтобы строить линейные модели для каждой страны, а также интерпретировать и сравнивать их результаты.
4
Объединение и приведение данных в порядок
В этой главе вы научитесь объединять несколько связанных наборов данных — например, добавлять информацию о теме каждой резолюции в анализ голосований. Кроме того, вы узнаете, как привести неупорядоченные данные к аккуратному виду, и увидите, как такой формат помогает исследовать темы и позиции стран в динамике.
R
Практический пример: разведочный анализ данных в R
Курс
завершён
