Build confidence working with messy, real-world data. In this course, you’ll learn how to import, clean, and organize data in R so that it’s ready for analysis, visualization, or modeling.
Data Tidying and Importing with R
Data Tidying and Importing with R
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Science with R
Instructeurs : Dr. Elijah Meyer
Inclus avec 
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Apply tidy data principles to manipulate and restructure data (e.g., subsetting, adding columns, and transforming data between wide and long formats)
Develop and implement code to join data sets and perform basic web scraping to collect data
Apply data structures such as wide and long formats, using code to convert between these formats as part of data preparation and analysis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Information Privacy
- Catégorie : Statistical Programming
- Catégorie : Data Collection
- Catégorie : Data Ethics
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Data Wrangling
- Catégorie : Personally Identifiable Information
- Catégorie : Web Scraping
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Capture
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Integration
- Catégorie : Tidyverse (R Package)
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Science with R
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 3 modules dans ce cours
Tidy datasets have a specific structure: each variable is a column, and each observation is a row. In this module, we use functional verbs from the dplyr package in R to transform data into a ready-to-use tidy data format. Additionally, we use functional verbs to manipulate data frames.
Inclus
6 vidéos12 lectures1 devoir2 sujets de discussion1 plugin
A column in our data set can be stored as many different types, such as numbers or characters. These different data types inform how R treats the data, and whether certain functions are compatible to use with certain types of data. In this module, we discuss more in detail, the different data types classified by R, data classes, as well as how to recode variables in a data set to be different types, classes, or take on different values.
Inclus
6 vidéos13 lectures1 devoir1 sujet de discussion1 plugin
Web scraping is the process of extracting this information automatically and transforming it into a structured dataset. In this module, we go over how to perform basic web scraping in R to make an abundance of data online more easily accessible.
Inclus
4 vidéos6 lectures1 devoir2 sujets de discussion1 plugin
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