After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Це вступ до мови програмування R, зосереджений на потужному наборі інструментів під назвою Tidyverse. Ви навчитеся пов'язаним процесам обробки даних і візуалізації за допомогою інструментів dplyr та ggplot2. Ви навчитеся опрацьовувати дані: фільтрувати, сортувати й узагальнювати реальний набір історичних даних про країни, щоб відповісти на дослідницькі запитання. Потім ви перетворите опрацьовані дані на інформативні лінійні графіки, стовпчикові діаграми, гістограми та інші візуалізації за допомогою пакета ggplot2. Ви відчуєте користь розвідувального аналізу даних і потужність інструментів Tidyverse. Курс підходить тим, хто не має попереднього досвіду в R і хоче виконувати аналіз даних.У відео є живі транскрипти, які можна відкрити, натиснувши «Show transcript» у нижньому лівому куті відео.
Глосарій курсу розміщено праворуч у розділі ресурсів.
Щоб отримати кредити CPE, потрібно завершити курс і набрати 70% на кваліфікаційному оцінюванні. Перейти до оцінювання можна, натиснувши на повідомлення про кредити CPE праворуч.
Попередні вимоги
Для цього курсу немає попередніх вимог
Навчальний план
Зміст курсу
1
Опрацювання даних
У цьому розділі ви навчитеся робити з таблицею три речі: фільтрувати потрібні спостереження, упорядковувати спостереження в бажаному порядку та змінювати (mutate), щоб додати або змінити стовпець. Ви побачите, як кожен з цих кроків допомагає відповідати на запитання про ваші дані.
- Набір даних gapminder50 XP
- Завантаження пакетів gapminder і dplyr100 XP
- Розуміння датафрейму50 XP
- Дієслово filter50 XP
- Фільтрування за одним роком100 XP
- Фільтрування за однією країною та одним роком100 XP
- Дієслово arrange50 XP
- Сортування спостережень за очікуваною тривалістю життя100 XP
- Фільтрування та впорядкування100 XP
- Дієслово mutate50 XP
- Використання mutate для зміни або створення стовпця100 XP
- Поєднання filter, mutate та arrange100 XP
2
Візуалізація даних
Часто кращий спосіб зрозуміти й подати дані — показати їх на графіку. У цьому розділі ви опanuєте основи візуалізації даних за допомогою пакета ggplot2 і побачите, як пакети dplyr та ggplot2 тісно взаємодіють, щоб створювати інформативні графіки.
3
Групування й узагальнення
Досі ви відповідали на запитання про окремі пари «країна-рік», але часто цікавлять агрегати даних, наприклад середня тривалість життя всіх країн у кожному році. Тут ви навчитеся використовувати дієслова group_by і summarize, які стискають великі набори даних до зручних підсумків.
4
Типи візуалізацій
У цьому розділі ви навчитеся створювати лінійні графіки, стовпчикові діаграми, гістограми та коробкові діаграми (boxplot). Ви побачите, що для кожного типу графіка потрібні різні методи підготовки й опрацювання даних, і зрозумієте, яку роль кожен із цих типів відіграє в аналізі даних.
R
Вступ до Tidyverse
Курс
завершено
