Célközönség
Kurzus formátuma
A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek:
Ebben az oktatóvezetett élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan manipulálhatják és vizualizálhatják az adatokat a Tidyverse-ban található eszközök segítségével.
A Tidyverse egy sokoldalú R csomaggyűjtemény az adatok tisztítására, feldolgozására, modellzésére és vizualizálására. Ide tartozik többek között: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr és tibble.
-
Kezdők az R nyelvben
-
Kezdők az adatelemzés és adatok vizualizálás terén
-
Résztvevők részére előadások, beszélgetések, gyakorlatok és intenzív gyakorlati feladatok
-
Adatelemzés végrehajtása és vonzó vizualizációk készítése
-
Hasznos következtetések levonása különböző adatbázisokból
-
Adatok szűrése, rendezése és összegzése kutatási kérdések megválaszolására
-
Feldolgozott adatok átalakítása informatív vonaldiagramokká, oszlopdiagramokká, hisztogramokká
-
Adatok importálása és szűrése különböző forrásokból, beleértve a Excel, CSV és SPSS fájlokat
Bevezetés a Data Visualization-be a Tidyverse-val és R-vel
Záró megjegyzések
Adatok csoportosítása és összefoglalása
Adatok importálása és szűrése
Bevezetés
Adatbázis előkészítése
Munkakörnyezet beállítása
Adatok vizualizálása (görbék, szórtáblák)
Adatok vizualizálása (vonalak, oszlopdiagramok, hisztogramok, dobozábrák)
Nem szokványos adatok kezelése
Adatok formázása
-
Tidyverse vs hagyományos R grafikonok
Célközönség
Kurzus formátuma
A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek:
Ebben az oktatóvezetett élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan manipulálhatják és vizualizálhatják az adatokat a Tidyverse-ban található eszközök segítségével.
A Tidyverse egy sokoldalú R csomaggyűjtemény az adatok tisztítására, feldolgozására, modellzésére és vizualizálására. Ide tartozik többek között: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr és tibble.
-
Kezdők az R nyelvben
-
Kezdők az adatelemzés és adatok vizualizálás terén
-
Résztvevők részére előadások, beszélgetések, gyakorlatok és intenzív gyakorlati feladatok
-
Adatelemzés végrehajtása és vonzó vizualizációk készítése
-
Hasznos következtetések levonása különböző adatbázisokból
-
Adatok szűrése, rendezése és összegzése kutatási kérdések megválaszolására
-
Feldolgozott adatok átalakítása informatív vonaldiagramokká, oszlopdiagramokká, hisztogramokká
-
Adatok importálása és szűrése különböző forrásokból, beleértve a Excel, CSV és SPSS fájlokat
-
Nem szükséges programozási tapasztalat
Olvass tovább...
