This course aims to better develop your statistical toolkit in the world of statistics and data science. You will learn how to collect, manipulate, and transform data in R into a more readily usable format using tidyverse data pipelines, primarily using verbs from the dplyr and tidyr packages. The topics covered provide you with the tools necessary to convert data to be better suited for data visualization (Course 1) and modeling; which is to come in this certificate program in a future course. Additionally, we discuss the topics of web scraping and the considerations one must take prior to scraping data from the web.
Data Tidying and Importing with R
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Data Tidying and Importing with R
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung fĂźr Data Science with R
Dozenten: Dr. Elijah Meyer
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Apply tidy data principles to manipulate and restructure data (e.g., subsetting, adding columns, and transforming data between wide and long formats)
Develop and implement code to join data sets and perform basic web scraping to collect data
Apply data structures such as wide and long formats, using code to convert between these formats as part of data preparation and analysis
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Data Ethics
- Kategorie: Web Scraping
- Kategorie: Data Literacy
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Data Wrangling
- Kategorie: Statistical Programming
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Tidyverse (R Package)
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Data Import/Export
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Bewertungen
3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂźhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung fĂźr Data Science with R
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
Tidy datasets have a specific structure: each variable is a column, and each observation is a row. In this module, we use functional verbs from the dplyr package in R to transform data into a ready-to-use tidy data format. Additionally, we use functional verbs to manipulate data frames.
Das ist alles enthalten
6 Videos12 LektĂźren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen1 Plug-in
A column in our data set can be stored as many different types, such as numbers or characters. These different data types inform how R treats the data, and whether certain functions are compatible to use with certain types of data. In this module, we discuss more in detail, the different data types classified by R, data classes, as well as how to recode variables in a data set to be different types, classes, or take on different values.
Das ist alles enthalten
6 Videos13 LektĂźren1 Aufgabe1 Diskussionsthema1 Plug-in
Web scraping is the process of extracting this information automatically and transforming it into a structured dataset. In this module, we go over how to perform basic web scraping in R to make an abundance of data online more easily accessible.
Das ist alles enthalten
4 Videos6 LektĂźren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen1 Plug-in
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