Textverarbeitung und String-Manipulation in R mit stringr
Lernen Sie, wie Sie Textdaten mit dem stringr-Paket und modernen tidyverse-Verfahren in R bereinigen, parsen und analysieren.
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Über diesen Kurs
Rohtextdaten sind oft unübersichtlich, unstrukturiert und schwer zu analysieren, enthalten aber wichtige Erkenntnisse für Datenprojekte. Dieser Kurs bietet eine strukturierte Anleitung zur Beherrschung der Zeichenfolgenmanipulation in R, die Ihnen hilft, chaotischen Text in saubere, strukturierte Datensätze umzuwandeln.\n\nSie werden vom Verständnis grundlegender Textkonzepte zum Schreiben robuster regulärer Ausdrücke und zur effizienten Verwendung des stringr-Pakets vorankommen. Durch das Lesen klarer, schrittweiser Erklärungen und das Analysieren praktischer Code-Snippets erwerben Sie die Fähigkeiten, um jede Textreinigungs-Herausforderung in Ihrer Datenanalyse-Pipeline zu bewältigen.\n\nWas Sie lernen werden:\n- Verstehen Sie grundlegende Zeichenfolgenkonzepte, Zeichenkodierungen und Rs native Textverarbeitungsfunktionen.\n- Erkennen, Suchen und Extrahieren Erkennen Sie spezifische Muster in unstrukturiertem Text mit stringr-Funktionen.\n- Ändern und ersetzen Sie Textelemente, um unordentliche Daten für die nachgelagerte Analyse zu bereinigen.\n - Meistern Sie reguläre Ausdrücke (regex), um komplexe Muster mit Präzision abzugleichen.\n Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Kernkonzepten, bevor Sie sich an praktische Textmanipulations-Workflows wagen. Sie lesen strukturierte Erklärungen, analysieren Codebeispiele aus der Praxis und üben Ihre Fähigkeiten durch schriftliche Übungen, die Ihr Lernen verstärken sollen.\n\nDieser Kurs richtet sich an Anfänger, Datenanalysten und R-Programmierbegeisterte, die eine starke Grundlage in der Textverarbeitung aufbauen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in Text Mining oder fortgeschrittenem R erforderlich, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit der R-Syntax hilfreich ist.\n\nLesen Sie weiter, um die Leistungsfähigkeit von Textanalysen zu erschließen und Ihre Daten mit Zuversicht zu bereinigen.
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2 Std. 42 Min. praktische Inhalte
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