Duke University
Data Visualization and Transformation with R

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Data Visualization and Transformation with R

Mine Çetinkaya-Rundel
Dr. Elijah Meyer

Instructeurs : Mine Çetinkaya-Rundel

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
12 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Transform, visualize, summarize, and analyze data in R, with packages from the Tidyverse, using RStudio

  • Carry out analyses in a reproducible and shareable manner with Quarto

  • Learn to effectively communicate results through an optional written project version controlled with Git and hosted on GitHub

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Statistical Programming
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : R Programming
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis
  • Catégorie : Data Transformation

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Il y a 3 modules dans ce cours

Hello World! In the first module, you will learn about what data science is and how data science techniques are used to make meaning from data and inform data-driven decisions. There is also discussion around the importance of reproducibility in science and the techniques used to achieve this. Next, you will learn the technology languages of R, RStudio, Quarto, and GitHub, as well as their role in data science and reproducibility.

Inclus

4 vidéos10 lectures1 devoir2 sujets de discussion1 plugin

In our second module, we'll advance our understanding of R to set the stage for creating data visualizations using tidyverse’s data visualization package: ggplot2. We'll learn all about different data types and the appropriate data visualization techniques that can be used to plot these data. The majority of this module is to help best understand ggplot2 syntax and how it relates to the Grammar of Graphics. By the end of this module, you will have started building up the foundation of your statistical tool-kit needed to create basic data visualizations in R.

Inclus

4 vidéos5 lectures1 devoir1 sujet de discussion1 plugin

In this module, we will take a step back and learn about tools for transforming data that might not yet be ready for visualization as well as for summarizing data with tidyverse’s data wrangling package: dplyr. In addition to describing distributions of single variables, you will also learn to explore relationships between two or more variables. Finally, you will continue to hone your data visualization skills with plots for various data types.

Inclus

8 vidéos14 lectures1 devoir2 sujets de discussion1 plugin

Instructeurs

Mine Çetinkaya-Rundel
Duke University
9 Cours402 149 apprenants

Offert par

Duke University

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