This course continues our gentle introduction to programming in R designed for 3 types of learners. It will be right for you, if:
Data Analysis with Tidyverse
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Data Analysis with Tidyverse
Ce cours fait partie de Spécialisation Expressway to Data Science: R Programming and Tidyverse
Instructeur : Jane Wall
Inclus avec 
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4.0
(10 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 17 heures
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Ce que vous apprendrez
You will learn to identify and describe tidy data and transform a non-tidy data set to be tidy in R.
You will learn to analyze data between multiple related data tables.
You will be learn to apply regular expressions to detect patterns in strings and return matches and replace patterns with new values.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programming Principles
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Regular Expression (REGEX)
- Catégorie : R Programming
Détails à connaître
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Évaluations
8 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
When analyzing data, you will often be required to import data from CSV or txt files. In this module, you will learn how to import and parse data in base R and the readr library, a package in the Tidyverse. You will also be introduced to R projects, which help store and organize data files associated with an analysis.
Inclus
7 vidéos2 devoirs4 plugins
Data are stored in tabular forms and are often organized differently depending on its use. In this module, you will learn how to reorganize data to produce a "tidy" data set, where every variable is stored in its own column, every observation is stored in its own row, and each value is stored in a table cell.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir1 évaluation par les pairs2 laboratoires non notés1 plugin
Data analysis rarely involves a single data table and you will be required to combine multiple related tables to answer questions you are interested in. In this module, you will learn and practice mutating variables and filtering observations from relational data.
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté2 plugins
This module will introduce string manipulation in R. You will learn the basics of strings, including string creation, merging, and subsetting. Then, you will use regular expressions to describe and view patterns in strings.
Inclus
11 vidéos1 lecture3 devoirs1 évaluation par les pairs2 laboratoires non notés2 plugins
In the last module of the course, you will use the forcats package in the tidyverse to work with categorical variables, variables that have discrete values. The forcats package introduces factors - data objects used to categorize the data in levels. You will practice creating and modifying factors.
Inclus
6 vidéos2 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté3 plugins
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Data Analysis
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
Préparer un diplôme
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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