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。
使用 Tidyverse 进行数据分析
使用 Tidyverse 进行数据分析
本课程是 通往数据科学的高速公路：R 编程和 Tidyverse 专项课程 的一部分
位教师：Jane Wall
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
1,645 人已注册
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
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 通往数据科学的高速公路：R 编程和 Tidyverse 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 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1篇阅读材料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
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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。
位教师
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
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Chaitanya A.
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Johns Hopkins University
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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。