本课程继续温和地介绍 R 语言编程,专为三种类型的学员设计。如果您想进行数据分析,但不懂编程 - 您懂编程,但对 R 不太熟悉 - 您懂一些 R 编程,但想更多地了解 tidyverse 动词,那么本课程将非常适合您。 您将学习使用 readr 读取数据,使用 dplyr 分析数据,使用 stringr 和 forcats 处理字符串和因子。


您将学到什么
您将学习如何识别和描述整洁数据,以及如何在 R 中将非整洁数据集转换为整洁数据。
您将学会分析多个相关数据表之间的数据。
您将学会应用正则表达式来检测字符串中的模式,并返回匹配值或用新值替换模式。
要了解的详细信息
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有5个模块
在分析数据时,你经常需要从 CSV 或 txt 文件导入数据。在本模块中,您将学习如何在基础 R 和 Tidyverse 软件包 readr 库中导入和解析数据。您还将学习 R 项目,这些项目有助于存储和组织与分析相关的数据文件。
涵盖的内容
7个视频2个作业4个插件
数据以表格形式存储,通常会根据不同的用途进行不同的组织。在本模块中,您将学习如何重组数据以生成一个 "整洁 "的数据集,其中每个变量都存储在自己的列中,每个观测值都存储在自己的行中,每个值都存储在表格单元格中。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业1次同伴评审2个非评分实验室1个插件
数据分析很少涉及单个数据表,您需要将多个相关表结合起来,以回答您感兴趣的问题。在本模块中,你将学习和练习从关系数据中突变变量和过滤观察结果。
涵盖的内容
4个视频1篇阅读材料1个作业1次同伴评审1个非评分实验室2个插件
本模块将介绍 R 中的字符串操作。您将学习字符串的基础知识,包括字符串创建、合并和子集。然后,您将使用正则表达式来描述和查看字符串中的模式。
涵盖的内容
11个视频1篇阅读材料3个作业1次同伴评审2个非评分实验室2个插件
在课程的最后一个模块中,您将使用 tidyverse 中的 forcats 包来处理分类变量,即具有离散值的变量。 forcats 包引入了因子--用于将数据按等级分类的数据对象。您将练习创建和修改因子。
涵盖的内容
6个视频2篇阅读材料1个作业1次同伴评审1个非评分实验室3个插件
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
为学位做准备
学习 University of Colorado Boulder 的这个 课程,您可以预览相关学位课程计划中的主题、材料和授课教师,以便您确定该主题或大学是否适合您。
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。