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cursus de compétences

Principes de base de Tidyverse en R

Expérimentez l'ensemble du pipeline de la science des données, de l'importation et du rangement des données au traitement et à la visualisation des données, en passant par la modélisation et la communication avec les données. Découvrez chaque composante de cette filière sous différentes perspectives dans ce parcours R tidyverse. Vous commencerez par explorer les principes fondamentaux du tidyverse, une collection d'outils de science des données au sein de R. Vous apprendrez à utiliser le tidyverse pour analyser et visualiser vos propres données. Vous apprendrez à remodeler les données avec tidyr et à effectuer des régressions linéaires dans un cadre tidy. Au fur et à mesure de votre progression, vous utiliserez vos compétences et vos connaissances pour effectuer des analyses sur des ensembles de données réels, en apprenant à utiliser les outils tidyverse pour visualiser et communiquer vos résultats. Lorsque vous aurez terminé, vous aurez exploré plusieurs outils de l'univers tidy et vous aurez la confiance nécessaire pour travailler avec des ensembles de données à l'aide de ces outils.

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1
Introduction au Tidyverse

Commencez à explorer et à visualiser vos propres données avec tidyverse, une collection puissante et populaire d'outils de science des données au sein de R.

4 hours

David Robinson Tir à la tête

David Robinson

Principal Data Scientist at Heap

2
Reshaping Data with tidyr

Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.

4 hours

Jeroen Boeye Tir à la tête

Jeroen Boeye

Machine Learning Engineer @ Faktion

3
Analyze the Popularity of Programming Languages

Analyze the relative popularity of programming languages over time based on Stack Overflow data.

2 hours

David Robinson Tir à la tête

David Robinson

Principal Data Scientist at Heap

4
Modeling with Data in the Tidyverse

Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

4 hours

Albert Y. Kim Tir à la tête

Albert Y. Kim

Associate Professor of Statistical & Data Sciences, Smith College

5
Communicating with Data in the Tidyverse

Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.

4 hours

Timo Grossenbacher Tir à la tête

Timo Grossenbacher

Head of Newsroom Automation at Tamedia

6
Categorical Data in the Tidyverse

Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

4 hours

Emily Robinson Tir à la tête

Emily Robinson

Senior Data Scientist, Game Data Pros

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  • David Robinson Tir à la tête
    David RobinsonPrincipal Data Scientist at HeapVoir David RobinsonPortefeuille de
  • Jeroen Boeye Tir à la tête
    Jeroen BoeyeMachine Learning Engineer @ FaktionVoir Jeroen BoeyePortefeuille de
  • Sara Billen Tir à la tête
    Sara BillenData Scientist at DataCampVoir Sara BillenPortefeuille de
  • Albert Y. Kim Tir à la tête
    Albert Y. KimAssociate Professor of Statistical & Data Sciences, Smith CollegeVoir Albert Y. KimPortefeuille de

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