Track
Основы Tidyverse на R
Пользуется популярностью среди обучающихся в тысячах компаний.
Training a Team?
Try for BusinessОписание трека
Основы Tidyverse на R
Освойте Tidyverse для эффективного анализа данных в R
Изучите tidyverse — мощный набор пакетов R, который меняет подход к обработке, визуализации и моделированию данных. В этом комплексном треке вы научитесь использовать весь потенциал tidyverse на практических упражнениях и реальных наборах данных. Узнайте, как оптимизировать рабочий процесс анализа данных и получать значимые выводы с меньшим количеством кода и большей ясностью.От обработки данных к визуализации и моделированию
Продвигайтесь по конвейеру data science, когда вы:- Импортируйте и приводите данные в порядок с помощью readr и tidyr, обеспечивая согласованную структуру для анализа
- Преобразуйте и обрабатывайте данные с помощью dplyr, используя возможности оператора конвейера (%>%)
- Создавайте впечатляющие визуализации с ggplot2, эффективно донося инсайты
- Моделируйте связи в ваших данных с помощью broom и purrr, расширяя tidyverse для статистического анализа
Применяйте свои навыки к реальным задачам с данными
На протяжении всего трека вы будете работать с разнообразными наборами данных из разных областей, получая практический опыт решения реальных задач в области данных. От анализа популярности языков программирования на Stack Overflow до изучения тенденций рынка труда вы создадите портфолио проектов, демонстрирующих ваши навыки tidyverse.Подходит как для начинающих, так и для опытных пользователей R
Если вы только начинаете работать с R или хотите расширить свой набор инструментов для анализа данных, этот трек идеально вам подойдёт. Курсы тщательно разработаны, чтобы провести вас от основ tidyverse к продвинутым техникам, с понятными объяснениями и постепенно усложняющимися упражнениями. Если у вас уже есть опыт работы с базовым R, вы оцените, как tidyverse упрощает и улучшает ваши существующие рабочие процессы.Зачем нужен Tidyverse?
tidyverse стал основным фреймворком для анализа данных в R благодаря интуитивно понятному дизайну и единообразному синтаксису во всех пакетах. Освоив tidyverse, вы будете писать более эффективный, читаемый и поддерживаемый код. Вы также присоединитесь к процветающему сообществу data scientists и analysts, которые выбрали tidyverse в качестве своего основного инструмента.Станьте уверенным и компетентным аналитиком данных
Завершив этот трек, вы получите навыки и уверенность, чтобы решать сложные задачи по данным в R. Вы сможете:- Эффективно предварительно обрабатывать и очищать данные для анализа
- Выполнять исследовательский анализ данных, чтобы выявлять закономерности и тенденции
- Создавайте информативные визуализации для передачи выводов
- Стройте и интерпретируйте статистические модели, чтобы принимать решения на основе данных
Предварительные требования
Для участия в этом курсе никаких предварительных требований нет.Course
Get started on the path to exploring and visualizing your own data with the tidyverse, a powerful and popular collection of data science tools within R.
Course
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
Project
Analyze the popularity of programming languages over time based on Stack Overflow data.
Course
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Course
Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.
Course
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
завершен
Получите свидетельство о достижениях
Добавьте эти данные в свой профиль LinkedIn, резюме или CV.Поделитесь этим в социальных сетях и в своем отчете об оценке эффективности работы.Запишитесь Прямо Сейчас
Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.