Manipulation et préparation de données avec dplyr

Les données brutes sont rarement prêtes pour l'analyse dès leur sortie de la boîte, nécessitant souvent un nettoyage et une restructuration importants avant de pouvoir révéler leurs secrets. Ce cours vous enseigne comment utiliser dplyr, le package R essentiel, pour naviguer et transformer des données avec rapidité et précision. Vous apprendrez à écrire du code propre et lisible qui transforme des tables désordonnées en informations structurées. Vous commencerez par maîtriser les concepts fondamentaux et les verbes clés de la manipulation de données, progressant du simple filtrage de lignes aux résumés groupés complexes. À la fin de ce programme textuel, vous serez capable de gérer divers jeux de données et de les préparer pour une visualisation et un reporting de haute qualité. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie de base de la manipulation de données et la philosophie du tidyverse - Appliquer des verbes essentiels comme filter, select et arrange pour isoler des points de données spécifiques - Créer et modifier des variables en utilisant mutate pour dériver de nouvelles informations - Résumer de grands jeux de données en statistiques significatives avec group_by et summarize - S'entraîner à utiliser l'opérateur pipe moderne pour enchaîner des opérations dans des flux de travail lisibles - Utiliser des aides de sélection avancées et des fonctions de fenêtre pour des transformations complexes - Préparer des structures de données nettoyées pour une visualisation transparente avec ggplot2 Le cours commence par une introduction aux data frames et à l'environnement dplyr, suivie de guides écrits étape par étape sur la transformation et l'agrégation de données par le biais d'exercices pratiques. Il se termine par des techniques de raffinement et de renommage des données pour garantir que votre analyse est reproductible et professionnelle. Ce cours est conçu pour les débutants qui ont une compréhension de base de R et souhaitent se spécialiser dans la préparation de données. Aucune expérience préalable avec le tidyverse n'est requise. Commencez à développer vos compétences en manipulation de données dès aujourd'hui.