Khóa học
Xử lý dữ liệu với dplyr
Cơ bảnTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 12, 2025RData Manipulation4 giờ13 video44 Bài tập3,700 XP160K+Giấy Chứng Nhận Thành Tích
Tạo tài khoản miễn phí
hoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.Được yêu thích bởi học viên tại hàng nghìn công ty
Đào tạo 2 người trở lên?
Thử DataCamp for BusinessMô tả khóa học
Các bước đầu tiên: Chuyển đổi dữ liệu bằng dplyr
Khóa học này được thiết kế để hướng dẫn người dùng cách thao tác và biến đổi dữ liệu một cách hiệu quả bằng gói dplyr trong R. Đầutiên, người học sẽ tìm hiểu các kỹ thuật biến đổi dữ liệu cơ bản, bao gồm việc sử dụng các hàm chính của dplyr như select, filter, arrange và mutate. Các chức năng này sẽ hướng dẫn quý vị cách điều chỉnh tập dữ liệu bằng cách chọn các cột cụ thể, lọc các hàng dựa trên điều kiện, sắp xếp dữ liệu và tạo các cột tính toán mới..
Tổng hợp dữ liệu bằng dplyr
Tiếp theo, khóa học sẽ trình bày về tổng hợp dữ liệu, hướng dẫn người dùng cách tóm tắt và cô đọng dữ liệu để phân tích hiệu quả hơn.Quý vị sẽ hiểu cách làm cho dữ liệu của mình trở nên dễ hiểu và dễ quản lý hơn.. Các hàm như count, group_by và summarize được giới thiệu để thực hiện các thao tác tổng hợp nhiều quan sát thành các tóm tắt có ý nghĩa, điều này rất quan trọng trong phân tích dữ liệu và báo cáo.
Lựa chọn và chuyển đổi dữ liệu
Cuối cùng, quý vị sẽ học các kỹ thuật chọn lọc và chuyển đổi dữ liệu nâng cao, chẳng hạn như sử dụng các công cụ hỗ trợ chọn lọc và lệnh đổi tên. Bạn cũng sẽ có cơ hội áp dụng kỹ năng của mình vào một trường hợp thực tế và thực hành các phép toán nhóm, hàm cửa sổ và trực quan hóa dữ liệu với ggplot2.Đến cuối khóa học, bạn sẽ phát triển được kỹ năng thao tác dữ liệu mạnh mẽ bằng dplyr, giúp phân tích dữ liệu hiệu quả và tiết kiệm thời gian hơn.—một khả năng quan trọng đối với bất kỳ nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học dữ liệu nào.
Điều kiện tiên quyết
Introduction to the Tidyverse1
Transforming Data with dplyr
Learn verbs you can use to transform your data, including select, filter, arrange, and mutate. You'll use these functions to modify the counties dataset to view particular observations and answer questions about the data.
2
Aggregating Data
Now that you know how to transform your data, you'll want to know more about how to aggregate your data to make it more interpretable. You'll learn a number of functions you can use to take many observations in your data and summarize them, including count, group_by, summarize, ungroup, and slice_min/slice_max.
3
Selecting and Transforming Data
Learn advanced methods to select and transform columns. Also, learn about select helpers, which are functions that specify criteria for columns you want to choose, as well as the rename verb.
4
Case Study: The babynames Dataset
Work with a new dataset that represents the names of babies born in the United States each year. Learn how to use grouped mutates and window functions to ask and answer more complex questions about your data. And use a combination of dplyr and ggplot2 to make interesting graphs to further explore your data.
Xử lý dữ liệu với dplyr
Hoàn Thành
Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành
Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của banChia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng Ký Ngay
Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Xử lý dữ liệu với dplyr ngay hôm nay!
Tạo tài khoản miễn phí
hoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.