Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
คอร์สนี้เป็นการแนะนำภาษา R โดยเน้นที่ชุดเครื่องมืออันทรงพลังที่เรียกว่า Tidyverse จะได้เรียนรู้กระบวนการจัดการและแสดงผลข้อมูลไปพร้อมกัน ด้วยเครื่องมืออย่าง dplyr และ ggplot2 รวมถึงการจัดการข้อมูลด้วยการกรอง การเรียงลำดับ และการสรุปชุดข้อมูลประวัติศาสตร์จริงของแต่ละประเทศ เพื่อตอบคำถามเชิงสำรวจ จากนั้นจะได้เรียนรู้การแปลงข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้วให้กลายเป็นกราฟเส้น แผนภูมิแท่ง ฮิสโตแกรม และอื่น ๆ ด้วยแพ็กเกจ ggplot2 รวมถึงสัมผัสคุณค่าของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจและพลังของเครื่องมือ Tidyverse คอร์สนี้เหมาะสำหรับผู้ที่ยังไม่มีประสบการณ์ด้าน R และต้องการเริ่มต้นวิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอมีสคริปต์แบบ live ที่สามารถดูได้โดยคลิก "Show transcript" ที่มุมล่างซ้ายของวิดีโอ
อภิธานศัพท์ของคอร์สอยู่ทางขวาในส่วน resources
ในการรับหน่วยกิต CPE ต้องทำคอร์สให้ครบและได้คะแนนอย่างน้อย 70% ในการประเมินที่กำหนด สามารถไปที่การประเมินได้โดยคลิกที่ป้าย CPE credits ทางด้านขวา
ข้อกำหนดเบื้องต้น
คอร์สนี้ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
การจัดการข้อมูล
ในบทนี้จะได้เรียนรู้การดำเนินการ 3 อย่างกับตาราง ได้แก่ การกรองข้อมูลตามเงื่อนไขที่ต้องการ การเรียงลำดับข้อมูล และการเพิ่มหรือแก้ไขคอลัมน์ด้วย mutate พร้อมทั้งเห็นว่าแต่ละขั้นตอนช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลได้อย่างไร
- ชุดข้อมูล gapminder50 XP
- โหลดแพ็กเกจ gapminder และ dplyr100 XP
- ทำความเข้าใจ Data Frame50 XP
- เวิร์บ filter50 XP
- การกรองข้อมูลสำหรับปีที่ต้องการ100 XP
- การกรองข้อมูลตามประเทศและปีที่ระบุ100 XP
- คำสั่ง arrange50 XP
- การเรียงลำดับข้อมูลตามอายุขัย100 XP
- การกรองและการเรียงลำดับ100 XP
- การใช้ mutate verb50 XP
- ใช้ mutate เพื่อเปลี่ยนหรือสร้างคอลัมน์100 XP
- รวม filter, mutate, และ arrange เข้าด้วยกัน100 XP
2
การแสดงผลข้อมูล
การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบกราฟมักช่วยให้เข้าใจและสื่อสารได้ดีกว่า ในบทนี้จะได้เรียนรู้ทักษะพื้นฐานของการแสดงผลข้อมูลด้วยแพ็กเกจ ggplot2 รวมถึงวิธีที่ dplyr และ ggplot2 ทำงานร่วมกันเพื่อสร้างกราฟที่มีความหมาย
3
การจัดกลุ่มและการสรุปข้อมูล
ที่ผ่านมาได้ตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลในระดับประเทศ-ปี แต่บางครั้งอาจสนใจข้อมูลในภาพรวม เช่น อายุขัยเฉลี่ยของทุกประเทศในแต่ละปี บทนี้จะได้เรียนรู้การใช้ group_by และ summarize เพื่อย่อชุดข้อมูลขนาดใหญ่ให้เป็นสรุปที่จัดการได้ง่าย
4
ประเภทของการแสดงผลข้อมูล
ในบทนี้จะได้เรียนรู้การสร้างกราฟเส้น แผนภูมิแท่ง ฮิสโตแกรม และ boxplot พร้อมทำความเข้าใจว่ากราฟแต่ละประเภทต้องการการจัดการข้อมูลที่แตกต่างกัน และมีบทบาทที่ต่างกันในการวิเคราะห์ข้อมูล
R
Introduction to the Tidyverse
เรียนจบแล้ว

