Exploratory Data Analysis gamit ang R at ggplot2

Ang mga datos ay may halaga lamang batay sa mga insight na maaari mong makuha mula sa mga ito. Ang Exploratory Data Analysis (EDA) ang pinakamahalagang unang hakbang sa anumang data science workflow, na nagbibigay-daan sa iyo na maunawaan ang istruktura ng iyong dataset, matukoy ang mga anomalya, at makilala ang mga pangunahing pattern. Ang kursong ito na nakabatay sa teksto ay gagabay sa iyo sa mga pangunahing konsepto ng EDA gamit ang makapangyarihang R programming language at ang ggplot2 visualization library. Lilipat ka mula sa pagtingin sa mga hilaw na spreadsheet patungo sa pagsulat ng malinis at naibabalik (reproducible) na R code na nagbubunyag ng mga kuwentong nakatago sa iyong mga datos. Ang iyong matututuhan: Unawain ang mga pangunahing prinsipyo ng Exploratory Data Analysis at paghahanda ng datos; Mag-import at maglinis ng mga hilaw na dataset gamit ang mga modernong tidyverse tool tulad ng dplyr at readr; Lumikha ng malinaw at propesyonal na mga visualization gamit ang mga layer, aesthetics, at geometries ng ggplot2; Tukuyin ang mga ugnayan at korasyon sa mga datos gamit ang linear analysis at statistical summaries; Sistemang harapin ang mga nawawalang halaga, outlier, at mga anomalya sa datos; I-istruktura ang mga naibabalik (reproducible) na EDA workflow gamit ang mga modernong pinakamainam na kasanayan sa R scripting. Magsisimula ka sa pangunahing terminolohiya ng mga istruktura ng datos at R syntax bago lumipat nang sunud-sunod sa manipulasyon ng datos, mga advanced na pamamaraan ng pag-plot, at pangunahing statistical modeling. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga baguhan, naghahangad na maging data analyst, at mga mananaliksik na walang paunang karanasan sa programming. Simulan ang iyong paglalakbay sa paggalugad ng datos at simulan ang pag-convert ng mga hilaw na numero sa makabuluhang mga tuklas ngayon.