Ce cours poursuit notre introduction douce à la programmation en R, conçue pour 3 types d'apprenants. Il vous conviendra si : - vous voulez faire de l'analyse de données mais ne savez pas programmer - vous savez programmer mais n'êtes pas trop familier avec R - vous connaissez un peu la programmation R mais voulez en savoir plus sur les verbes de tidyverse Il est préférable de le suivre après le premier cours de la spécialisation ou si vous êtes déjà familier avec ggplot, RMarkdown, et l'écriture de fonctions de base en R. Vous apprendrez à utiliser readr pour lire vos données, dplyr pour analyser vos données, et stringr et forcats pour manipuler des chaînes et des facteurs.
Analyse de données avec Tidyverse
Analyse de données avec Tidyverse
Ce cours fait partie de Spécialisation La voie express vers la science des données : Programmation R et Tidyverse
Instructeur : Jane Wall
1 536 déjà inscrits
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4.2
(12 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 17 heures
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 : Importation/exportation de données
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Bases de données relationnelles
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Principes de programmation
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Ggplot2
- Catégorie : Tidyverse (Package R)
- Catégorie : Data wrangling
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
8 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation La voie express vers la science des données : Programmation R et Tidyverse
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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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 devoirs4 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 devoir1 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 devoir1 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 devoirs1 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 devoir1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté3 plugins
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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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Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
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’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.’
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