После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Допустим, вы нашли отличный набор данных и хотите узнать о нем больше. Как вы можете начать находить ответы на свои вопросы о данных? Используйте dplyr, чтобы ответить на эти вопросы.
Сначала вы познакомитесь с основными методами преобразования данных, включая использование ключевых глаголов dplyr, таких как select, filter, arrange и mutate. Эти функции научат вас изменять наборы данных: выбирать определённые столбцы, фильтровать строки по условиям, сортировать данные и создавать новые вычисляемые столбцы..
Вы узнаете, как сделать ваши данные более понятными и удобными для работы. Функции, такие как count, group_by и summarize, используются для выполнения операций, которые объединяют множество наблюдений в информативные сводки — это важно для анализа данных и составления отчетов.
К концу курса вы овладеете надежными навыками обработки данных с помощью dplyr, что позволит вам проводить анализ данных более эффективно и результативно— важнейший навык для любого аналитика данных или специалиста по данным.
Первые шаги: Преобразование данных с помощью dplyr
Этот курс предназначен для того, чтобы научить пользователей эффективно обрабатывать и преобразовывать данные с помощью пакета dplyr в R.Сначала вы познакомитесь с основными методами преобразования данных, включая использование ключевых глаголов dplyr, таких как select, filter, arrange и mutate. Эти функции научат вас изменять наборы данных: выбирать определённые столбцы, фильтровать строки по условиям, сортировать данные и создавать новые вычисляемые столбцы..
Агрегирование данных с помощью dplyr
Далее в курсе рассматривается агрегирование данных: вы научитесь обобщать и сжимать данные для более удобной интерпретации.Вы узнаете, как сделать ваши данные более понятными и удобными для работы. Функции, такие как count, group_by и summarize, используются для выполнения операций, которые объединяют множество наблюдений в информативные сводки — это важно для анализа данных и составления отчетов.
Выбор и преобразование данных
В завершение вы освоите продвинутые методы выбора и преобразования данных, включая использование вспомогательных функций select и оператора rename. Вы также сможете применить свои навыки на практике с реальным кейсом и потренироваться в использовании grouped mutates, оконных функций и визуализации данных с помощью ggplot2.К концу курса вы овладеете надежными навыками обработки данных с помощью dplyr, что позволит вам проводить анализ данных более эффективно и результативно— важнейший навык для любого аналитика данных или специалиста по данным.
Предварительные требования
Программа
План курса
1
Transforming Data with dplyr
Learn verbs you can use to transform your data, including select, filter, arrange, and mutate. You'll use these functions to modify the counties dataset to view particular observations and answer questions about the data.
- Exploring data with dplyr50 XP
- Understanding your data50 XP
- Selecting columns100 XP
- The filter and arrange verbs50 XP
- Arranging observations100 XP
- Filtering for conditions100 XP
- Filtering and arranging100 XP
- The mutate() verb50 XP
- Calculating the number of government employees100 XP
- Calculating the percentage of women in a county100 XP
- Mutate, filter, and arrange100 XP
2
Aggregating Data
Now that you know how to transform your data, you'll want to know more about how to aggregate your data to make it more interpretable. You'll learn a number of functions you can use to take many observations in your data and summarize them, including count, group_by, summarize, ungroup, and slice_min/slice_max.
3
Selecting and Transforming Data
Learn advanced methods to select and transform columns. Also, learn about select helpers, which are functions that specify criteria for columns you want to choose, as well as the rename verb.
4
Case Study: The babynames Dataset
Work with a new dataset that represents the names of babies born in the United States each year. Learn how to use grouped mutates and window functions to ask and answer more complex questions about your data. And use a combination of dplyr and ggplot2 to make interesting graphs to further explore your data.
R
Data Manipulation with dplyr
Курс
завершён
