L'introduction des données dans votre système d'analyse statistique peut être l'une des parties les plus difficiles de tout projet de science des données. Les données doivent être importées et harmonisées dans un format cohérent avant de pouvoir obtenir des informations. Vous apprendrez à importer des données dans R à partir de formats couramment utilisés et à harmoniser différents types d'ensembles de données provenant de différentes sources. Si vous travaillez dans une organisation où différents départements collectent des données en utilisant différents systèmes et différents formats de stockage, ce cours vous fournira des outils essentiels pour rassembler ces ensembles de données et donner un sens à la richesse de l'information dans votre organisation. Ce cours présente les outils Tidyverse pour importer des données dans R afin qu'elles puissent être préparées pour l'analyse, la visualisation et la modélisation. Les formats de données courants sont présentés, y compris les fichiers délimités, les feuilles de calcul et les bases de données relationnelles, et des techniques pour obtenir des données à partir du Web sont démontrées, telles que le web scraping et les API Web. Dans cette spécialisation, nous supposons que vous êtes familier avec le langage de programmation R. Si vous n'êtes pas encore familiarisé avec R, nous vous suggérons de suivre d'abord le cours de programmation R avant de suivre ce cours.
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Importer des données dans Tidyverse
Ce cours fait partie de Spécialisation Compétences Tidyverse pour la science des données en R
Instructeurs : Carrie Wright, PhD
1 886 déjà inscrits
Inclus avec 
(44 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Décrire les différents formats de données
Appliquer les fonctions de Tidyverse pour importer des données dans R à partir de formats externes
Obtenir des données à partir d'une API web
Détails à connaître
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5 devoirs
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Il y a 6 modules dans ce cours
Le tibble est un type de données de base dans le monde de Tidy. Les tibbles stockent des données tabulaires et sont une version moderne du cadre de données R standard. Ils possèdent de nombreuses fonctionnalités conviviales qui constituent une amélioration par rapport aux cadres de données standard lorsque vous effectuez des analyses de données interactives. Le reste de ce module couvre les données tabulaires dans des formats de feuilles de calcul comme Excel, CSV, TSV et d'autres fichiers délimités.
Inclus
15 lectures1 devoir
Les données peuvent se présenter sous des formats non tabulaires, en particulier les données non structurées ou les données qui n'entreraient pas dans un tableau. JSON et XML sont des formats courants pour le stockage de données arbitrairement structurées et ce module couvre les packages utilisés pour lire ces formats de données. En outre, les bases de données relationnelles sont couramment utilisées pour stocker de très grandes collections de tableaux lorsque vous n'avez pas besoin de lire l'ensemble des données en une seule fois. Il existe de nombreux formats de bases de données relationnelles et nous couvrirons le format SQLite, qui est un format compact et simple à utiliser.
Inclus
10 lectures1 devoir
La lecture de données provenant de diverses sources Internet peut s'avérer utile pour élaborer des analyses qui doivent être régulièrement mises à jour. Les paquets rvest et httr sont utiles pour se connecter à des sites web, à des API web et à d'autres sources de données en ligne.
Inclus
11 lectures1 devoir
Travailler avec d'autres personnes dans le cadre d'un projet de science des données implique souvent de lire des résultats ou des données produits à l'aide d'autres progiciels d'analyse statistique ou d'autres logiciels. Ce module couvre les logiciels permettant de lire ces formats étrangers, ainsi que les images et les données provenant de Google Drive.
Inclus
3 lectures1 devoir
Nous allons maintenant vous montrer comment importer des données à l'aide de nos exemples d'études de cas. Lorsque vous travaillez sur les étapes des études de cas, vous pouvez utiliser soit RStudio sur votre propre ordinateur, soit les espaces de laboratoire Coursera fournis pour chaque étude de cas.
Inclus
11 lectures2 laboratoires non notés
Ce projet vous donnera l'occasion de lire des données provenant de plusieurs sources et d'effectuer quelques opérations simples sur ces données.
Inclus
2 lectures1 devoir
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Offert par
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Avis des étudiants
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