enthaltenThis 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
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 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: Tidyverse
- Kategorie: Statistical Programming
- Kategorie: R programming
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Data Import/Export
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: tidyverse
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2024
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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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.
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6 Videos11 Lektüren1 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.
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6 Videos13 Lektüren1 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.
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4 Videos5 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen1 Plug-in
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Häufig gestellte Fragen
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