Cleaning Data In R with Tidyverse and Data.table

📚 Master Data Cleaning with R: Unleash the Power of Tidyverse & Data.table Förstå och rensa dina data för analys med hjälp av de mest kraftfulla R-verktygen! 🛠️✨

Kurs Översikt:

🚀 Inledning: Varför data rengöring är avgörande Dataanalyser kan inte går fram om den data som inte är ren. Oavsett vilken typ av datainsamling eller analys du utförd, data rengöring är ett steg som kan inte missas i datavetenskapens processflöde. Att investera tid i att lära dig korrekt rengöra dina data är en smart beslutsfattande.

🔧 Verktyg och Metoder: R till hålp I R finns en mängd verktyg och funktioner som hanterar allt från outliers, saknda värden till kolumnsplit och unions, karaktärsmanipulationer, klasskonverteringar och mycket mer. Oavsett om du prefarter enkel verksamhet eller komplex maskininlärning för att rengöra din data, R har lösningen.

🛠️ Tidyverse: Ditt kraftverk för datarengöring Tidyverse är en samling av R-paket som fungerar tillsammans som ett team för att producera ren data. Från dataimport till databasfrågor - tidyverse är en värdefull toolbox som gör allt möjligt.

📊 Precisa Filtrering och Kväry med data.table, tibble & dplyr Lär dig att använda dessa verktyg för att effektivt filtrera och köra databasfrågor. Dplyr är speciellt populärt för sin enkla och konsistenta syntax för data manipulering.

📈 Identifiera & Hantera Outliers & Sakande Data Utforska metoder för att identifiera outliers och hantera sakande data, inklusive användning av maskininlärning för att automatisera dessa processer.

🤖 Praktisk Erfarenhet: Datarengöring Projekt Sånt du får öva dina färdigheter genom en rikt kontextuell datarengöring uppgift, som du löser själv baserat på det du har lärt dig i kursen.

🚀 Slutsats & Certifiering När du fullbordar kursen får du en certifikat från Udemy som bekräftar din nya kunskap och färdigheter i att rengöra data med R, tidyverse och data.table.

Kursinnehåll:

1. Introduktion till Datarengöring i R

   • Viktigheten av data rengöring
   • Översikt av R-paket för datarengöring

2. Tidyverse System: Samarbete i Akion

   • Installation och grundläggande användning
   • Hur tidyverse integrerar olika paket

3. Datainport & Datakonsolidering

   • Skapa, läsa och hantera datakällor
   • Konsolidera data med data.table

4. Data Filtering & Querying med dplyr

   • Filtrering av data
   • Komplexa kväry och aggregationsfunktioner

5. Hantering av Outliers & Sakande Data

   • Identifiera outliers med visuella och statistiska metoder
   • Metoder för att hantera sakande datapunkter

6. Avancerade Datametoder: Kategorisering, Sammanslagning & Mer

   • Använda tidyr för att omforma data
   • Kombinera och manipulera datauppsatser på avancerad nivå

7. Maskininlärningsanvändning i Datarengöring

   • Implementera maskininlärningsmodeller för rengöring
   • Skapa egna funktioner för specifika datauppgifter

8. Datarengöring Projekt: Praktisk Utförande

   • Realvärldsassignment för att tillämpa lärda färdigheter
   • Lösning och analyser av projektet med lärarens stöd

9. Kursavslutning & Sedelförmåga

   • Fördjupning i avancerade datatekniker (om önskvärt)
   • Revision och förberedelse för kursens slutförandenetest

Kan du gissa vad du kommer att kunna göra efter denna kurs?

• Renna dina datauppsatser till perfektion med R, tidyverse och data.table
• Använda avancerade datarengöringstekniker för att hantera outliers, sakande data och mer
• Genomföra komplexa datainoperationer med konsistens och effektivitet
• Framgångsrikt färdighetarbeta realvärldsuppgifter
• Få en certifikat som bevis på din nya expertis i datarengöring med R!