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Manipulation et nettoyage des données en R

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Manipulation et nettoyage des données en R

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Instructeur : Microsoft

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Validation des données
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Transformation de données
  • Catégorie : Détection des anomalies
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Exploration de texte
  • Catégorie : Nettoyage des données
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : Tidyverse (Package R)
  • Catégorie : Data wrangling

Détails à connaître

Certificat partageable

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Récemment mis à jour !

juin 2025

Évaluations

9 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Programmation Microsoft R pour tous Certificat Professionnel
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à ce Certificat Professionnel.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Microsoft

Il y a 5 modules dans ce cours

Dans ce module, vous allez acquérir une expérience pratique avec dplyr, le package puissant pour la manipulation de données dans R. Nous travaillerons avec des données réelles de vente au détail et vous apprendrez à filtrer, arranger et transformer vos données avec facilité. À la fin de ce module, vous serez en mesure d'écrire un code propre et efficace en utilisant l'opérateur pipe et les fonctions dplyr essentielles que les analystes de données professionnels utilisent quotidiennement.

Inclus

4 vidéos9 lectures2 devoirs3 laboratoires non notés

Les données sont rarement présentées dans le format parfait dont nous avons besoin - et c'est exactement ce à quoi nous allons nous attaquer dans ce module. En cours d'utilisation de CONVERT, vous apprendrez à remodeler les données comme un pro, en convertissant les formats longs et larges et en manipulant des structures de données complexes. Grâce à des exercices pratiques avec des données de ventes régionales, vous maîtriserez les outils nécessaires pour transformer des données désordonnées en formats propres et prêts pour l'analyse.

Inclus

3 vidéos4 lectures2 devoirs2 laboratoires non notés

Les données textuelles peuvent être particulièrement difficiles à traiter. Dans ce module, vous travaillerez avec stringr pour nettoyer et normaliser efficacement les données textuelles. En cours d'utilisation de descriptions de produits réels et de données clients, vous apprendrez le filtrage et les techniques avancées de manipulation des données qui font du nettoyage des données textuelles un jeu d'enfant. Vous verrez comment la combinaison de stringr avec dplyr crée des solutions robustes pour des défis complexes de nettoyage de données.

Inclus

2 vidéos7 lectures2 devoirs3 laboratoires non notés

Dans ce module, vous apprendrez à gérer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les doublons. En travaillant avec des données de commande et d'inventaire réelles, vous développerez des stratégies pour maintenir la qualité des données. Vous découvrirez comment les outils modernes d'IA peuvent aider à automatiser vos processus de nettoyage, rendant votre travail plus efficace et plus cohérent.

Inclus

4 vidéos8 lectures3 devoirs3 laboratoires non notés

Le projet complet simule un scénario réel de nettoyage des données dans lequel vous agirez en tant que spécialiste des données chargé de normaliser un ensemble de données organisationnelles critiques. Vous appliquerez toutes les compétences clés apprises tout au long du cours dans une approche structurée, étape par étape.

Inclus

5 lectures1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

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Instructeur

 Microsoft
250 Cours2 069 834 apprenants

Offert par

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