von

Data Analysis with Tidyverse

University of Colorado Boulder

Über diesen Kurs

1.585 kürzliche Aufrufe

This course continues our gentle introduction to programming in R designed for 3 types of learners. It will be right for you, if:
•    you want to do data analysis but don’t know programming
•    you know programming but aren’t too familiar with R
•    you know some R programming but want to learn more about the tidyverse verbs

It is best taken following the first course in the specialization or if you already are familiar with ggplot, RMarkdown, and basic function writing in R.  You will use learn to use readr to read in your data, dplyr to analyze your data, and stringr and forcats to manipulate strings and factors.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Stufe „Anfänger“

Successful completion of Introduction to R Programming and Tidyverse (R Programming and Tidyverse, Course 1) recommended.

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

You will learn to identify and describe tidy data and transform a non-tidy data set to be tidy in R.
You will learn to analyze data between multiple related data tables.
You will be learn to apply regular expressions to detect patterns in strings and return matches and replace patterns with new values.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Manipulation
Regular Expression (REGEX)
Programming Principles
R Programming
Data Analysis

Flexible Fristen

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Stufe „Anfänger“

Successful completion of Introduction to R Programming and Tidyverse (R Programming and Tidyverse, Course 1) recommended.

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

Dozent

Jane Wall

Faculty Director of Data Science Programs

Data Science Programs

4.319 Lernende

6 Kurse

von

University of Colorado Boulder

CU-Boulder is a dynamic community of scholars and learners on one of the most spectacular college campuses in the country. As one of 34 U.S. public institutions in the prestigious Association of American Universities (AAU), we have a proud tradition of academic excellence, with five Nobel laureates and more than 50 members of prestigious academic academies.

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Projects, Tibbles and Importing Data

When analyzing data, you will often be required to import data from CSV or txt files. In this module, you will learn how to import and parse data in base R and the readr library, a package in the Tidyverse. You will also be introduced to R projects, which help store and organize data files associated with an analysis.

2 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 35 min)

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Tidying Data

Data are stored in tabular forms and are often organized differently depending on its use. In this module, you will learn how to reorganize data to produce a "tidy" data set, where every variable is stored in its own column, every observation is stored in its own row, and each value is stored in a table cell.

4 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 35 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Relational Data

Data analysis rarely involves a single data table and you will be required to combine multiple related tables to answer questions you are interested in. In this module, you will learn and practice mutating variables and filtering observations from relational data.

3 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 19 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Woche

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

String Manipulation and Regular Expressions

This module will introduce string manipulation in R. You will learn the basics of strings, including string creation, merging, and subsetting. Then, you will use regular expressions to describe and view patterns in strings.

5 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 50 min), 1 Lektüre, 4 Quiz

11 Videos

Introduction to Strings5m

Subsetting Strings3m

Basic String Matching3m

Anchoring Expressions4m

Character Classes5m

Controlling the Number of Pattern Matches4m

Groups and Backreferences4m

Detect Matches5m

Extract Matches4m

Grouped Matches4m

String Splitting and regex()3m

1 Lektüre

String Manipulation with stringr: Cheat Sheet1m

3 praktische Übungen

String Basics10m

Regular Expressions10m

Applying Regular Expressions10m

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

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