After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Khi bạn đã bắt đầu học các công cụ xử lý và trực quan hóa dữ liệu như dplyr và ggplot2, khóa học này sẽ cho bạn cơ hội áp dụng chúng trên một tập dữ liệu thực tế. Bạn sẽ khám phá lịch sử bỏ phiếu của Đại hội đồng Liên Hợp Quốc, bao gồm phân tích sự khác biệt trong cách bỏ phiếu giữa các quốc gia, theo thời gian và theo các vấn đề quốc tế. Trong quá trình đó, bạn sẽ thực hành nhiều hơn với các gói dplyr và ggplot2, tìm hiểu về gói broom để làm gọn đầu ra của mô hình, và trải nghiệm quy trình phân tích khám phá từ đầu đến cuối thường gặp trong khoa học dữ liệu.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Làm sạch và tổng hợp dữ liệu với dplyr
Cách tốt nhất để học kỹ năng xử lý dữ liệu là áp dụng vào một nghiên cứu tình huống cụ thể. Tại đây, bạn sẽ học cách làm sạch và lọc bộ dữ liệu bỏ phiếu của Liên Hợp Quốc bằng gói dplyr, và cách tổng hợp dữ liệu thành các đơn vị nhỏ hơn, dễ diễn giải.
- Bộ dữ liệu bỏ phiếu của Liên Hợp Quốc50 XP
- Lọc hàng100 XP
- Thêm cột year100 XP
- Thêm một cột quốc gia100 XP
- Nhóm và tổng hợp50 XP
- Tổng hợp toàn bộ bộ dữ liệu100 XP
- Tóm tắt theo năm100 XP
- Tóm tắt theo quốc gia100 XP
- Sắp xếp và lọc dữ liệu đã tổng hợp50 XP
- Sắp xếp theo tỷ lệ phiếu "yes"100 XP
- Lọc kết quả đã tổng hợp100 XP
2
Trực quan hóa dữ liệu với ggplot2
Sau khi đã làm sạch và tổng hợp dữ liệu, bạn sẽ muốn trực quan hóa chúng để hiểu xu hướng và rút ra insight. Ở phần này, bạn sẽ dùng gói ggplot2 để khám phá xu hướng bỏ phiếu của Liên Hợp Quốc trong từng quốc gia theo thời gian.
3
Mô hình hóa gọn gàng với broom
Trực quan hóa giúp bạn hiểu từng quốc gia một, còn mô hình thống kê cho phép định lượng xu hướng trên nhiều quốc gia và diễn giải chúng cùng nhau. Tại đây, bạn sẽ học cách dùng các gói tidyr, purrr và broom để khớp mô hình tuyến tính cho từng quốc gia, cũng như hiểu và so sánh các đầu ra của chúng.
4
Kết hợp và làm gọn dữ liệu
Trong chương này, bạn sẽ học cách kết hợp nhiều tập dữ liệu liên quan, chẳng hạn như đưa thông tin về chủ đề của từng nghị quyết vào phân tích bỏ phiếu. Bạn cũng sẽ học cách biến dữ liệu chưa gọn gàng thành dữ liệu gọn gàng, và xem cách dữ liệu gọn gàng dẫn dắt quá trình khám phá các chủ đề và quốc gia theo thời gian.
R
Nghiên cứu tình huống: Khám phá dữ liệu với R
Hoàn
thành khóa học
