Ce cours vous apprend à maîtriser la manipulation de texte dans R à l'aide du package (R) stringr. Vous commencerez par les opérations essentielles sur les chaînes de caractères et progresserez vers la recherche avancée de motifs à l'aide d'expressions régulières (regex). Grâce à des exercices pratiques, vous apprendrez à nettoyer, transformer et extraire efficacement des informations à partir de données textuelles. Le cours couvre à la fois les techniques fondamentales et les opérations avancées sur les chaînes de caractères, y compris la normalisation du texte et l'intégration avec dplyr pour un traitement complet des données. Vous vous exercerez à l'aide d'exemples concrets, en développant les compétences nécessaires pour gérer des tâches de manipulation de texte complexes. Qu'il s'agisse de nettoyer des données textuelles désordonnées, d'extraire des motifs spécifiques ou de normaliser des formats de chaînes, ce cours vous donnera les outils nécessaires pour manipuler des données textuelles comme un professionnel.


Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Tidyverse (Package R)
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Data wrangling
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Manipulation de données
Détails à connaître

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juillet 2025
2 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Il y a un module dans ce cours
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 vidéos11 lectures2 devoirs3 laboratoires non notés
En savoir plus sur Développement de logiciels
Statut : PrévisualisationMicrosoft
Statut : Gratuit
Statut : PrévisualisationUniversity of California San Diego
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