Getting data into your statistical analysis system can be one of the most challenging parts of any data science project. Data must be imported and harmonized into a coherent format before any insights can be obtained. You will learn how to get data into R from commonly used formats and harmonizing different kinds of datasets from different sources. If you work in an organization where different departments collect data using different systems and different storage formats, then this course will provide essential tools for bringing those datasets together and making sense of the wealth of information in your organization.
Importing Data in the Tidyverse
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Importing Data in the Tidyverse
Ce cours fait partie de Spécialisation Tidyverse Skills for Data Science in R
Instructeurs : Carrie Wright, PhD
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Inclus avec 
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4.7
(44 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
15 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Describe different data formats
Apply Tidyverse functions to import data into R from external formats
Obtain data from a web API
Détails à connaître
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Tidyverse Skills for Data Science in R
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Il y a 6 modules dans ce cours
A basic data type in the tidyverse is the tibble. Tibbles store tabular data and are a modern take on the standard R data frame. They have many user-friendly features that are an improvement over standard data frames when doing interactive data analysis. The remainder of this module covers tabular data in spreadsheet formats like Excel, CSV, TSV, and other delimited files.
Inclus
15 lectures1 devoir
Data can come in non-tabular formats, especially unstructured data or data that otherwise would not fit into a table. JSON and XML are common formats for storing arbitrarily structured data and this module covers the packages used to read in those data formats. In addition, relational databases are common for storing very large collections of tables where you do not need to read in the entire dataset at once. There are many relational database formats and we will cover the SQLite format, which is a compact and simple to use format.
Inclus
10 lectures1 devoir
Reading in data from various Internet sources can be a useful way to build analyses that need to be regularly updated. The rvest and httr packages are useful for connecting to web sites, web APIs and other online sources of data.
Inclus
11 lectures1 devoir
Working with others in a data science project often involves reading output or data produced using other statistical analysis packages or other software. This module covers packages for reading in these foreign formats, as well as images and data from Google Drive.
Inclus
3 lectures1 devoir
Now we will demonstrate how to import data using our case study examples. When working through the steps of the case studies, you can use either RStudio on your own computer or Coursera lab spaces provided for each case study.
Inclus
11 lectures2 laboratoires non notés
This project will give you the opportunity to read in data from multiple sources and conduct some simple operations on those data.
Inclus
2 lectures1 devoir
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.3 (13 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Data Analysis
Duke University
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
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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.
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’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.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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