Die Übernahme von Daten in Ihr statistisches Analysesystem kann eine der größten Herausforderungen bei jedem Data Science-Projekt sein. Die Daten müssen importiert und in ein kohärentes Format gebracht werden, bevor Erkenntnisse gewonnen werden können. Sie werden lernen, wie Sie Daten aus gängigen Formaten in R importieren und verschiedene Arten von Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen harmonisieren können. Wenn Sie in einem Unternehmen arbeiten, in dem verschiedene Abteilungen Daten mit unterschiedlichen Systemen und in unterschiedlichen Speicherformaten sammeln, dann wird dieser Kurs Ihnen wichtige Werkzeuge an die Hand geben, mit denen Sie diese Datensätze zusammenführen und die Fülle an Informationen in Ihrem Unternehmen sinnvoll nutzen können. In diesem Kurs werden die Tidyverse-Tools für den Import von Daten in R vorgestellt, damit diese für die Analyse, Visualisierung und Modellierung vorbereitet werden können. Es werden gängige Datenformate vorgestellt, darunter Dateien mit Trennzeichen, Tabellenkalkulationen und relationale Datenbanken, und es werden Techniken zur Beschaffung von Daten aus dem Internet demonstriert, wie z.B. Web Scraping und Web APIs. In dieser Specialization setzen wir Vertrautheit mit der Programmiersprache R voraus. Wenn Sie noch nicht mit R vertraut sind, empfehlen wir Ihnen, zunächst die R-Programmierung abzuschließen, bevor Sie diesen Kurs absolvieren.
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Daten in Tidyverse importieren
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R
Dozenten: Carrie Wright, PhD
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie verschiedene Datenformate
Wenden Sie Tidyverse-Funktionen an, um Daten aus externen Formaten in R zu importieren
Daten von einer Web-API abrufen
Wichtige Details
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5 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Ein grundlegender Datentyp im Tidyverse ist das Tibble. Tibbles speichern tabellarische Daten und sind eine moderne Variante des Standard-R-Datenrahmens. Sie verfügen über viele benutzerfreundliche Funktionen, die bei der interaktiven Datenanalyse eine Verbesserung gegenüber Standarddatenrahmen darstellen. Der Rest dieses Moduls befasst sich mit tabellarischen Daten in Tabellenkalkulationsformaten wie Excel, CSV, TSV und anderen Dateien mit Trennzeichen.
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15 Lektüren1 Aufgabe
Daten können in nicht-tabellarischen Formaten vorliegen, insbesondere unstrukturierte Daten oder Daten, die sonst nicht in eine Tabelle passen würden. JSON und XML sind gängige Formate für die Speicherung beliebig strukturierter Daten und dieses Modul behandelt die Pakete, die zum Einlesen dieser Datenformate verwendet werden. Außerdem werden relationale Datenbanken häufig für die Speicherung sehr großer Tabellensammlungen verwendet, bei denen Sie nicht den gesamten Datensatz auf einmal einlesen müssen. Es gibt viele relationale Datenbankformate und wir werden das SQLite-Format behandeln, das ein kompaktes und einfach zu verwendendes Format ist.
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10 Lektüren1 Aufgabe
Das Einlesen von Daten aus verschiedenen Internetquellen kann eine nützliche Methode sein, um Analysen zu erstellen, die regelmäßig aktualisiert werden müssen. Die Pakete rvest und httr sind nützlich für die Verbindung zu Websites, Web-APIs und anderen Online-Datenquellen.
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11 Lektüren1 Aufgabe
Die Zusammenarbeit mit anderen in einem datenwissenschaftlichen Projekt beinhaltet oft das Lesen von Ausgaben oder Daten, die mit anderen statistischen Analysepaketen oder anderer Software erstellt wurden. Dieses Modul behandelt Pakete zum Einlesen dieser Fremdformate sowie von Bildern und Daten aus Google Drive.
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3 Lektüren1 Aufgabe
Jetzt werden wir anhand unserer Fallstudienbeispiele demonstrieren, wie Sie Daten importieren können. Wenn Sie die Schritte der Fallstudien durcharbeiten, können Sie entweder RStudio auf Ihrem eigenen Computer oder die für jede Fallstudie bereitgestellten Coursera-Laborplätze verwenden.
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11 Lektüren2 Unbewertete Labore
Dieses Projekt wird Ihnen die Möglichkeit geben, Daten aus verschiedenen Quellen einzulesen und einige einfache Operationen mit diesen Daten durchzuführen.
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2 Lektüren1 Aufgabe
Dozenten
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Geprüft am 22. Nov. 2022
Geprüft am 27. März 2021
Geprüft am 28. Jan. 2021
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Häufig gestellte Fragen
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