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Datenanalyse mit Tidyverse
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University of Colorado Boulder

Datenanalyse mit Tidyverse

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Schnellstraße zur Datenwissenschaft: R-Programmierung und Tidyverse

Jane Wall

Dozent: Jane Wall

1.536 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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5 Module
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.2

(12 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Empfohlene Erfahrung

Stufe „Anfänger“

Erfolgreicher Abschluss von Einführung in die R-Programmierung und Tidyverse (R-Programmierung und Tidyverse, Kurs 1) empfohlen.

Flexibler Zeitplan
Ca. 17 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Bereiten Sie sich auf einen Abschluss vor.
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Was Sie lernen werden

  • Sie werden lernen, aufgeräumte Daten zu identifizieren und zu beschreiben und einen unaufgeräumten Datensatz in R in einen aufgeräumten umzuwandeln.

  • Sie werden lernen, Daten zwischen mehreren zusammenhängenden Datentabellen zu analysieren.

  • Sie werden lernen, reguläre Ausdrücke anzuwenden, um Muster in Zeichenketten zu erkennen und Übereinstimmungen zurückzugeben und Muster durch neue Werte zu ersetzen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Daten importieren/exportieren
    Daten importieren/exportieren
  • Kategorie: Datenumwandlung
    Datenumwandlung
  • Kategorie: Daten bereinigen
    Daten bereinigen
  • Kategorie: Relationale Datenbanken
    Relationale Datenbanken
  • Kategorie: Datenmanipulation
    Datenmanipulation
  • Kategorie: R-Programmierung
    R-Programmierung
  • Kategorie: Grundsätze der Programmierung
    Grundsätze der Programmierung
  • Kategorie: Datenanalyse
    Datenanalyse
  • Kategorie: Ggplot2
    Ggplot2
  • Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
    Tidyverse (R-Paket)
  • Kategorie: Datenwrangling
    Datenwrangling

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Schnellstraße zur Datenwissenschaft: R-Programmierung und Tidyverse
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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 5 Module

Dieser Kurs setzt unsere sanfte Einführung in die Programmierung in R fort und richtet sich an 3 Arten von Lernenden. Er ist genau das Richtige für Sie, wenn: - Sie Datenanalysen durchführen möchten, aber keine Programmierkenntnisse haben - Sie programmieren können, aber nicht allzu vertraut mit R sind - Sie etwas mit R programmieren können, aber mehr über die tidyverse-Verben erfahren möchten. Er wird am besten im Anschluss an den ersten Kurs der Spezialisierung belegt oder wenn Sie bereits mit ggplot, RMarkdown und dem Schreiben grundlegender Funktionen in R vertraut sind. Sie werden lernen, readr zu verwenden, um Ihre Daten einzulesen, dplyr, um Ihre Daten zu analysieren, und stringr und forcats, um Strings und Faktoren zu manipulieren.

Bei der Analyse von Daten werden Sie oft aufgefordert, Daten aus CSV- oder txt-Dateien zu importieren. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Daten in Base R und die readr-Bibliothek, ein Paket aus dem Tidyverse, importieren und parsen können. Außerdem werden Sie mit R-Projekten vertraut gemacht, die Ihnen helfen, die mit einer Analyse verbundenen Datendateien zu speichern und zu organisieren.

Das ist alles enthalten

7 Videos2 Aufgaben4 Plug-ins

7 Videos•Insgesamt 34 Minuten
  • Projekte und die R-Umgebung•4 Minuten•Modulvorschau
  • Daten importieren•6 Minuten
  • Einführung in Tibbles•4 Minuten
  • Tibble Indizierung•3 Minuten
  • Parsen von Vektoren•6 Minuten
  • Parsen von Daten•4 Minuten
  • Verwendung der readr Bibliothek•4 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 20 Minuten
  • Tibbles und DataFrames•10 Minuten
  • Importieren und Parsen von Daten•10 Minuten
4 Plug-ins•Insgesamt 60 Minuten
  • R für Datenwissenschaft Kapitel 8: Projekte•15 Minuten
  • R für Datenwissenschaft Kapitel 11: Datenimport•15 Minuten
  • R für Datenwissenschaft Kapitel 10: Tibbles•15 Minuten
  • R für Datenwissenschaft: Analysieren eines Vektors•15 Minuten

Daten werden in tabellarischer Form gespeichert und sind je nach Verwendung oft unterschiedlich organisiert. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Daten reorganisieren, um einen "aufgeräumten" Datensatz zu erstellen, bei dem jede Variable in einer eigenen Spalte, jede Beobachtung in einer eigenen Zeile und jeder Wert in einer Tabellenzelle gespeichert ist.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 peer review2 Unbewertete Labore1 Plug-in

6 Videos•Insgesamt 35 Minuten
  • Was ist Tidy Data?•5 Minuten•Modulvorschau
  • Daten schwenken•5 Minuten
  • Trennen und Vereinigen von Variablen•4 Minuten
  • Umgang mit fehlenden Daten•7 Minuten
  • Daten pivotieren und gruppieren•6 Minuten
  • Mehrere Beobachtungen pro Zeile ordnen•6 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 1 Minute
  • Andere Ressourcen•1 Minute
1 Aufgabe•Insgesamt 15 Minuten
  • Daten aufräumen•15 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
  • Daten aufräumen•60 Minuten
2 Unbewertete Labore•Insgesamt 120 Minuten
  • Daten aufräumen üben•60 Minuten
  • Daten aufräumen•60 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
  • R für Datenwissenschaft Kapitel 12: Aufgeräumte Daten•15 Minuten

Bei der Datenanalyse geht es selten um eine einzelne Datentabelle, sondern Sie müssen mehrere zusammenhängende Tabellen kombinieren, um die Fragen zu beantworten, die Sie interessieren. In diesem Modul werden Sie lernen und üben, Variablen zu verändern und Beobachtungen aus relationalen Daten zu filtern.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 peer review1 Unbewertetes Labor2 Plug-ins

4 Videos•Insgesamt 19 Minuten
  • Arbeiten mit Paketen•5 Minuten•Modulvorschau
  • Mutating Joins•6 Minuten
  • Joins filtern•4 Minuten
  • Operationen einstellen•2 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 1 Minute
  • Datenumwandlung mit dplyr: Spickzettel•1 Minute
1 Aufgabe•Insgesamt 15 Minuten
  • Relationale Daten•15 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
  • Relationale Daten mit dplyr•60 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
  • Relationale Daten mit dplyr•60 Minuten
2 Plug-ins•Insgesamt 20 Minuten
  • R für Datenwissenschaft Kapitel 13: Relationale Daten•15 Minuten
  • YouTube Video: R Programmierung dplyr Join•5 Minuten

Dieses Modul führt Sie in die Manipulation von Strings in R ein. Sie lernen die Grundlagen von Strings kennen, einschließlich der Erstellung von Strings, ihrer Zusammenführung und ihrer Unterteilung. Anschließend werden Sie reguläre Ausdrücke verwenden, um Muster in Strings zu beschreiben und anzuzeigen.

Das ist alles enthalten

11 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 peer review2 Unbewertete Labore2 Plug-ins

11 Videos•Insgesamt 50 Minuten
  • Einführung in Streicher•5 Minuten•Modulvorschau
  • Zeichenketten unterteilen•3 Minuten
  • Basic String Matching•3 Minuten
  • Ausdrücke verankern•4 Minuten
  • Charakter-Klassen•5 Minuten
  • Kontrolle der Anzahl von Mustertreffern•4 Minuten
  • Gruppen und Rückverweise•4 Minuten
  • Übereinstimmungen erkennen•5 Minuten
  • Streichhölzer extrahieren•4 Minuten
  • Gruppierte Spiele•4 Minuten
  • String-Aufteilung und regex()•3 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 1 Minute
  • Stringmanipulation mit stringr: Spickzettel•1 Minute
3 Aufgaben•Insgesamt 30 Minuten
  • String-Grundlagen•10 Minuten
  • Reguläre Ausdrücke•10 Minuten
  • Anwenden regulärer Ausdrücke•10 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
  • Zeichenkettenmanipulation und reguläre Ausdrücke•60 Minuten
2 Unbewertete Labore•Insgesamt 120 Minuten
  • Praxis-Übungen•60 Minuten
  • Zeichenkettenmanipulation und reguläre Ausdrücke•60 Minuten
2 Plug-ins•Insgesamt 30 Minuten
  • R für Datenwissenschaft Kapitel 14: Strings•15 Minuten
  • Reguläre Ausdrücke mit stringr•15 Minuten

Im letzten Modul des Kurses werden Sie das forcats-Paket in tidyverse verwenden, um mit kategorischen Variablen zu arbeiten, also mit Variablen, die diskrete Werte haben. Das forcats-Paket stellt Faktoren vor - Datenobjekte, die zur Kategorisierung der Daten in Ebenen verwendet werden. Sie werden das Erstellen und Ändern von Faktoren üben.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 Unbewertetes Labor3 Plug-ins

6 Videos•Insgesamt 32 Minuten
  • Was sind Faktoren•5 Minuten•Modulvorschau
  • Faktoren schaffen•7 Minuten
  • Andere Faktorverben und der GSS•5 Minuten
  • Änderung der Factor Order: Teil 1•5 Minuten
  • Änderung der Factor Order: Teil 2•5 Minuten
  • Ändern von Faktorstufen•3 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 2 Minuten
  • Faktoren mit Forcats: Spickzettel•1 Minute
  • Andere Ressourcen•1 Minute
1 Aufgabe•Insgesamt 5 Minuten
  • Faktoren•5 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
  • Kategoriale Variablen und Faktoren•60 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
  • Kategoriale Variablen und Faktoren•60 Minuten
3 Plug-ins•Insgesamt 35 Minuten
  • R für Datenwissenschaft Kapitel 15: Faktoren•15 Minuten
  • forcats Übersicht•15 Minuten
  • forcats Vignette•5 Minuten

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Bereiten Sie sich auf einen Abschluss vor.

Wenn Sie Kurs von University of Colorado Boulder absolvieren, erhalten Sie möglicherweise eine Vorschau der Themen, Materialien und Lehrkräfte für einen verwandten Studiengang. So können Sie besser einschätzen, ob das Thema oder die Universität die richtige Wahl für Sie wäre.

 

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U

University of Colorado Boulder

Master of Science in Data Science

Abschluss · 2 years

Dozent

Jane Wall
Jane Wall
University of Colorado Boulder
6 Kurse•34.542 Lernende

von

University of Colorado Boulder

von

University of Colorado Boulder

Die CU Boulder ist eine dynamische Gemeinschaft von Gelehrten und Lernenden auf einem der spektakulärsten College-Campus des Landes. AS eine von 34 öffentlichen US-Institutionen in der angesehenen Association of American Universities (AAU), haben wir eine stolze Tradition der akademischen Exzellenz, mit fünf Nobelpreisträgern und mehr als 50 Mitglieder der renommierten akademischen Akademien.

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