Build your ultimate AI agent
Kurs Açıklaması
Doğadaki veri ürkütücü olabilir—karmaşık ve dağınık bir veri kümesiyle karşılaştığında “Nereden başlasam?” diye düşünebilirsin. tidyr paketi, bu tür canavarları tertemiz ve düzenli veri kümelerine dönüştürmene yardımcı olur. Sütun adlarında saklı ulaşılamaz değerler satırlara taşınır, JSON dosyaları veri çerçevelerine dönüşür ve kayıp değerler bir daha kaybolmaz. Bu teknikleri birbirinden dağınık veri kümeleri üzerinde uygulayacak, bu süreçte Sovyetler Birliği’nin uzaya kaç köpek gönderdiğini ve Yeni Zelanda’da en popüler kuşun hangisi olduğunu öğreneceksin. tidyverse araç takımındaki tidyr ile neredeyse her veri kümesini düzenli bir formata dönüştürebilir, böylece analizinin geri kalanında bunun meyvelerini toplayabilirsin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Düzenli Veri
Bu bölümde, kursun merkezinde yer alan düzenli veri kavramıyla tanışacaksın. İlk iki derste, dağınık karakter sütunlarını analiz için hazır düzenli değişken ve gözlemlere ayırarak doğrudan pratiğe giriş yapacaksın. Son derste ise kayıp değerleri nasıl üzerine yazıp kaldıracağını öğreneceksin.
- Düzenli veri nedir?50 XP
- Tidy veri yapısı100 XP
- Sütun başına birden çok değişken100 XP
- Birden çok değere sahip sütunlar50 XP
- Uluslararası telefon numaraları100 XP
- Değerlerden gözlemler çıkarmak100 XP
- Sütunlara ve satırlara ayırma100 XP
- Eksik değerler50 XP
- Ve en iyi yönetmen Oscarı gidiyor... <NA>100 XP
- Satış verilerini tamamlamak100 XP
- Kıtalara göre nükleer bombalar100 XP
2
Genişten Uzuna ve Geri
Bu bölüm, veriyi geniş formattan uzun formata ve tekrar geri döndürmeye odaklanıyor; bunun için pivot_longer() ve pivot_wider() fonksiyonlarını kullanacaksın. Bu fonksiyonlara, değişkenler dağınık sütun adlarında saklandığında ya da değişkenler sütunlar yerine satırlarda tutulduğunda ihtiyaç duyarsın. Yol boyunca uzay köpeklerini, nükleer bombaları ve gezegen sıcaklıklarını da öğreneceksin.
3
Veriyi Genişletme
Verinde değerler sıkça eksik olabilir ve bazen tüm gözlemler de yok olabilir. Bu bölümde, bu eksik gözlemlerle veri kümeni nasıl tamamlayacağını öğreneceksin. Sayımlı verilere sıfır değerli gözlemler ekleyecek, zaman serilerini tam bir aralık dizisine genişletecek ve daha fazlasını yapacaksın!
4
Veriyi Dikdörtgenleştirme
Son bölümde, JSON ve XML dosyaları gibi iç içe geçmiş veri yapılarından düzenli, dikdörtgen veri elde etmeyi öğreneceksin. Bu beceri, web API’lerinden gelen verileri işlemene olanak tanır. Ayrıca, iç içe veri yapılarının, düzenli çıktılar üreten şık modelleme ardışıkları yazmak için nasıl kullanılabileceğini de göreceksin.
R
tidyr ile Veriyi Şekillendirme
Kurs
Tamamlandı
