University of Colorado Boulder

Analyse de données avec Tidyverse

Ce cours fait partie de Spécialisation La voie express vers la science des données : Programmation R et Tidyverse

Enseigné en Anglais

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Jane Wall

Instructeur : Jane Wall

Inclus avec Coursera Plus

Cours

Familiarisez-vous avec un sujet et apprenez les fondamentaux

4.0

(10 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

17 heures (approximativement)
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Préparer un diplôme

Ce que vous apprendrez

  • Vous apprendrez à identifier et à décrire des données ordonnées et à transformer un ensemble de données non ordonnées en données ordonnées dans R.

  • Vous apprendrez à analyser des données entre plusieurs tableaux de données connexes.

  • Vous apprendrez à appliquer des expressions régulières pour détecter des motifs dans des chaînes de caractères, renvoyer des correspondances et remplacer des motifs par de nouvelles valeurs.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Principes de programmation
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Expression régulière (REGEX)
  • Catégorie : La programmation en R

Détails à connaître

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Évaluations

8 quizzes

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 5 modules dans ce cours

Lorsque vous analysez des données, il vous sera souvent demandé d'importer des données à partir de fichiers CSV ou txt. Dans ce module, vous apprendrez à importer et à analyser des données dans la base R et dans la bibliothèque readr, un package de Tidyverse. Vous découvrirez également les projets R, qui permettent de stocker et d'organiser les fichiers de données associés à une analyse.

Inclus

7 vidéos2 quizzes4 plugins

Les données sont stockées sous forme de tableaux et sont souvent organisées différemment en fonction de leur utilisation. Dans ce module, vous apprendrez à réorganiser les données pour produire un ensemble de données "ordonné", où chaque variable est stockée dans sa propre colonne, chaque observation est stockée dans sa propre ligne et chaque valeur est stockée dans une cellule du tableau.

Inclus

6 vidéos1 lecture1 quiz1 évaluation par les pairs2 laboratoires non notés1 plugin

L'analyse des données implique rarement un seul tableau de données et vous devrez combiner plusieurs tableaux connexes pour répondre aux questions qui vous intéressent. Dans ce module, vous apprendrez et pratiquerez la modification de variables et le filtrage d'observations à partir de données relationnelles.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 quiz1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté2 plugins

Ce module présente la manipulation des chaînes de caractères dans R. Vous apprendrez les bases des chaînes de caractères, y compris la création, la fusion et le sous-ensemble des chaînes. Ensuite, vous utiliserez les expressions régulières pour décrire et visualiser des motifs dans les chaînes de caractères.

Inclus

11 vidéos1 lecture3 quizzes1 évaluation par les pairs2 laboratoires non notés2 plugins

Dans le dernier module du cours, vous utiliserez le package forcats de tidyverse pour travailler avec des variables catégorielles, des variables qui ont des valeurs discrètes. Le package forcats introduit les facteurs - des objets de données utilisés pour catégoriser les données en niveaux. Vous vous entraînerez à créer et à modifier des facteurs.

Inclus

6 vidéos2 lectures1 quiz1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté3 plugins

Instructeur

Jane Wall
University of Colorado Boulder
6 Cours27 688 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données

Préparer un diplôme

Le fait de suivre ce cours proposé par University of Colorado Boulder vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.

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Étudiant(e) depuis 2018
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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.’
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Étudiant(e) depuis 2021
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