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Daten in Tidyverse importieren
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Johns Hopkins University

Daten in Tidyverse importieren

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R

Shannon Ellis, PhD
Stephanie Hicks, PhD
Roger D. Peng, PhD

Dozenten: Shannon Ellis, PhD

Die Dozenten

Lehrkraftbewertungen

Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.

4.3 (14 Bewertungen)
Shannon Ellis, PhD
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5 Kurse•6.626 Lernende
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Roger D. Peng, PhD
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Carrie Wright, PhD
Carrie Wright, PhD
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6 Module
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(50 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Empfohlene Erfahrung

Stufe „Anfänger“

Vertrautheit mit der Programmiersprache R

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie verschiedene Datenformate

  • Wenden Sie Tidyverse-Funktionen an, um Daten aus externen Formaten in R zu importieren

  • Daten von einer Web-API abrufen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenmanipulation
    Datenmanipulation
  • Kategorie: SQL
    SQL
  • Kategorie: JSON
    JSON
  • Kategorie: Datenstrukturen
    Datenstrukturen
  • Kategorie: Relationale Datenbanken
    Relationale Datenbanken
  • Kategorie: Datenbanken
    Datenbanken
  • Kategorie: R-Programmierung
    R-Programmierung
  • Kategorie: Google Sheets
    Google Sheets
  • Kategorie: Daten importieren/exportieren
    Daten importieren/exportieren
  • Kategorie: Tabellenverarbeitungssoftware
    Tabellenverarbeitungssoftware
  • Kategorie: Erweiterbare Markup-Sprache (XML)
    Erweiterbare Markup-Sprache (XML)
  • Kategorie: Tidyverse (R-Paket)
    Tidyverse (R-Paket)
  • Kategorie: Datenwrangling
    Datenwrangling
  • Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
    Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
  • Kategorie: Web Scraping
    Web Scraping

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Tidyverse-Fähigkeiten für Datenwissenschaft in R
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 6 Module

Die Übernahme von Daten in Ihr statistisches Analysesystem kann eine der größten Herausforderungen bei jedem Data Science-Projekt sein. Die Daten müssen importiert und in ein kohärentes Format gebracht werden, bevor Erkenntnisse gewonnen werden können. Sie werden lernen, wie Sie Daten aus gängigen Formaten in R importieren und verschiedene Arten von Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen harmonisieren können. Wenn Sie in einem Unternehmen arbeiten, in dem verschiedene Abteilungen Daten mit unterschiedlichen Systemen und in unterschiedlichen Speicherformaten sammeln, dann wird dieser Kurs Ihnen wichtige Werkzeuge an die Hand geben, mit denen Sie diese Datensätze zusammenführen und die Fülle an Informationen in Ihrem Unternehmen sinnvoll nutzen können. In diesem Kurs werden die Tidyverse-Tools für den Import von Daten in R vorgestellt, damit diese für die Analyse, Visualisierung und Modellierung vorbereitet werden können. Es werden gängige Datenformate vorgestellt, darunter Dateien mit Trennzeichen, Tabellenkalkulationen und relationale Datenbanken, und es werden Techniken zur Beschaffung von Daten aus dem Internet demonstriert, wie z.B. Web Scraping und Web APIs. In dieser Specialization setzen wir Vertrautheit mit der Programmiersprache R voraus. Wenn Sie noch nicht mit R vertraut sind, empfehlen wir Ihnen, zunächst die R-Programmierung abzuschließen, bevor Sie diesen Kurs absolvieren.

Ein grundlegender Datentyp im Tidyverse ist das Tibble. Tibbles speichern tabellarische Daten und sind eine moderne Variante des Standard-R-Datenrahmens. Sie verfügen über viele benutzerfreundliche Funktionen, die bei der interaktiven Datenanalyse eine Verbesserung gegenüber Standarddatenrahmen darstellen. Der Rest dieses Moduls befasst sich mit tabellarischen Daten in Tabellenkalkulationsformaten wie Excel, CSV, TSV und anderen Dateien mit Trennzeichen.

Das ist alles enthalten

15 Lektüren1 Aufgabe

15 Lektüren•Insgesamt 166 Minuten
  • Über diesen Kurs•5 Minuten
  • Tibbles•10 Minuten
  • Ein Tibble erstellen•20 Minuten
  • Teilmenge•10 Minuten
  • Tabellenkalkulationen•1 Minute
  • Excel-Dateien•30 Minuten
  • Google Sheets•45 Minuten
  • CSVs•10 Minuten
  • Herunterladen von CSV-Dateien•5 Minuten
  • CSV-Dateien in R lesen•10 Minuten
  • TSVs•2 Minuten
  • TSVs Dateien in R lesen•5 Minuten
  • Getrennte Dateien•3 Minuten
  • Lesen von Dateien mit Trennzeichen in R•5 Minuten
  • Daten aus R exportieren•5 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
  • Quiz zum Importieren und Exportieren von Daten•30 Minuten

Daten können in nicht-tabellarischen Formaten vorliegen, insbesondere unstrukturierte Daten oder Daten, die sonst nicht in eine Tabelle passen würden. JSON und XML sind gängige Formate für die Speicherung beliebig strukturierter Daten und dieses Modul behandelt die Pakete, die zum Einlesen dieser Datenformate verwendet werden. Außerdem werden relationale Datenbanken häufig für die Speicherung sehr großer Tabellensammlungen verwendet, bei denen Sie nicht den gesamten Datensatz auf einmal einlesen müssen. Es gibt viele relationale Datenbankformate und wir werden das SQLite-Format behandeln, das ein kompaktes und einfach zu verwendendes Format ist.

Das ist alles enthalten

10 Lektüren1 Aufgabe

10 Lektüren•Insgesamt 132 Minuten
  • JSON•30 Minuten
  • XML•15 Minuten
  • Datenbanken•2 Minuten
  • Relationale Daten•15 Minuten
  • Relationale Datenbanken: SQL•5 Minuten
  • Verbinden mit Datenbanken: RSQLite•10 Minuten
  • Arbeiten mit relationalen Daten: dplyr & dbplyr•5 Minuten
  • Mutating Joins•30 Minuten
  • Joins filtern•10 Minuten
  • Wie Sie eine Verbindung zu einer Datenbank online herstellen•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
  • JSON, XML und Datenbanken Quiz•30 Minuten

Das Einlesen von Daten aus verschiedenen Internetquellen kann eine nützliche Methode sein, um Analysen zu erstellen, die regelmäßig aktualisiert werden müssen. Die Pakete rvest und httr sind nützlich für die Verbindung zu Websites, Web-APIs und anderen Online-Datenquellen.

Das ist alles enthalten

11 Lektüren1 Aufgabe

11 Lektüren•Insgesamt 105 Minuten
  • Web Scraping•10 Minuten
  • rvest-Grundlagen•0 Minuten
  • SelectorGadget•10 Minuten
  • Web Scraping Beispiel•10 Minuten
  • Eine letzte Anmerkung: SelectorGadget•2 Minuten
  • API•5 Minuten
  • Daten abrufen: httr•5 Minuten
  • Beispiel 1: Die API von GitHub•30 Minuten
  • Beispiel 2: Eine CSV-Datei abrufen•20 Minuten
  • read_csv() von einer URL•3 Minuten
  • API-Schlüssel•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
  • Daten aus dem Internet abrufen Quiz•30 Minuten

Die Zusammenarbeit mit anderen in einem datenwissenschaftlichen Projekt beinhaltet oft das Lesen von Ausgaben oder Daten, die mit anderen statistischen Analysepaketen oder anderer Software erstellt wurden. Dieses Modul behandelt Pakete zum Einlesen dieser Fremdformate sowie von Bildern und Daten aus Google Drive.

Das ist alles enthalten

3 Lektüren1 Aufgabe

3 Lektüren•Insgesamt 65 Minuten
  • hafen•15 Minuten
  • Bilder•30 Minuten
  • googledrive•20 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
  • Ausländische Formate, Bilder und googledrive Quiz•30 Minuten

Jetzt werden wir anhand unserer Fallstudienbeispiele demonstrieren, wie Sie Daten importieren können. Wenn Sie die Schritte der Fallstudien durcharbeiten, können Sie entweder RStudio auf Ihrem eigenen Computer oder die für jede Fallstudie bereitgestellten Coursera-Laborplätze verwenden.

Das ist alles enthalten

11 Lektüren2 Unbewertete Labore

11 Lektüren•Insgesamt 142 Minuten
  • Fallstudie 1: Gesundheitsausgaben•5 Minuten
  • Daten zur Gesundheitsversorgung•45 Minuten
  • Daten zu den Ausgaben für das Gesundheitswesen•30 Minuten
  • Neue Fallstudie #2: Schusswaffen•2 Minuten
  • Volkszählungsdaten•5 Minuten
  • Gezählte Daten•5 Minuten
  • Selbstmord-Daten•10 Minuten
  • Brady Daten•10 Minuten
  • Kriminalitätsdaten•10 Minuten
  • Daten zur Landfläche•10 Minuten
  • Daten zur Arbeitslosigkeit•10 Minuten
2 Unbewertete Labore•Insgesamt 120 Minuten
  • Ausgaben für Gesundheit Labor•60 Minuten
  • Schusswaffen Fallstudie Labor•60 Minuten

Dieses Projekt wird Ihnen die Möglichkeit geben, Daten aus verschiedenen Quellen einzulesen und einige einfache Operationen mit diesen Daten durchzuführen.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Aufgabe

2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
  • Einführung und Hintergrund•10 Minuten
  • Datensätze•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
  • Daten in ein R-Projekt importieren•30 Minuten

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Stephanie Hicks, PhD
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Die Aufgabe der Johns Hopkins University ist es, ihre Studenten auszubilden und ihre Fähigkeit zum lebenslangen Lernen zu fördern, unabhängige und originelle Forschung zu betreiben und der Welt den Nutzen von Entdeckungen zu bringen.

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

4.7

50 Bewertungen

  • 5 stars

    77,55 %

  • 4 stars

    18,36 %

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  • 1 star

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E
EL
5

Geprüft am 23. Nov. 2022

Excellent. While there were no lectures, and it is possible to simply read the authors' book, having the quizzes makes the difference between just reading and actually learning. Thanks!

V
VM
5

Geprüft am 28. März 2021

Great for beginners. Clearly explained, and easy to follow.

F
FC
5

Geprüft am 29. Jan. 2021

Excellent tutorial for importing data into the tidyverse environment

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