Karantina nedeniyle çoğu kişi artık zamanının aslan payını evde geçiriyor ve bu zaman yararlı bir şekilde geçirilebilir ve hatta geçirilmelidir.
Karantinanın başlangıcında birkaç ay önce başladığım bazı projeleri bitirmeye karar verdim. Bu projelerden biri de “Excel Kullanıcıları için R Dili” video kursuydu. Bu kursla R'ye giriş engelini azaltmak ve bu konuyla ilgili Rusça eğitim materyali eksikliğini bir miktar doldurmak istedim.
Çalıştığınız şirkette verilerle ilgili tüm çalışmalar hala Excel'de yapılıyorsa, daha modern ve aynı zamanda tamamen ücretsiz bir veri analiz aracıyla tanışmanızı öneririm.
Içerik
Veri analiziyle ilgileniyorsanız, benim ilginizi çekebilir и kanallar. İçeriğin çoğu R diline ayrılmıştır.
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
4.9
4.10
4.11
4.12
referanslar
Kurs hakkında
Kurs mimari etrafında yapılandırılmıştır tidyverseve içerdiği paketler: readr, vroom, dplyr, tidyr, ggplot2. Elbette R'de benzer işlemleri gerçekleştiren başka iyi paketler de var, örneğin data.table, ancak sözdizimi tidyverse sezgisel, eğitimsiz bir kullanıcı için bile okunması kolay, bu yüzden R dilini öğrenmeye başlamanın daha iyi olduğunu düşünüyorum. tidyverse.
Kurs, yüklemeden bitmiş sonucun görselleştirilmesine kadar tüm veri analizi işlemlerinde size rehberlik edecektir.
Neden Python değil de R? R işlevsel bir dil olduğu için Excel kullanıcılarının ona geçiş yapması daha kolaydır, çünkü geleneksel nesne yönelimli programlamaya dalmaya gerek yok.
Şu anda her biri 12 ila 5 dakika süren 20 video dersi planlanıyor.
Dersler kademeli olarak açılacaktır. Her pazartesi web sitemde yeni bir derse erişim açacağım. ayrı bir çalma listesinde.
Bu kurs kimlere yöneliktir?
Bunun başlıktan anlaşıldığını düşünüyorum, ancak daha ayrıntılı olarak anlatacağım.
Ders, çalışmalarında Microsoft Excel'i aktif olarak kullanan ve tüm çalışmalarını orada verilerle uygulayanlara yöneliktir. Genel olarak haftada en az bir kez Microsoft Excel uygulamasını açıyorsanız kurs size uygun demektir.
Kursu tamamlamak için programlama becerilerine sahip olmanıza gerek yoktur, çünkü... Kurs yeni başlayanlara yöneliktir.
Ancak belki 4. dersten başlayarak aktif R kullanıcıları için de ilginç materyaller olacaktır, çünkü... gibi paketlerin ana işlevselliği dplyr и tidyr biraz detaylı olarak tartışılacaktır.
Kurs programı
Ders 1: R dilini ve RStudio geliştirme ortamını yükleme
yayın tarihi: Mart 23 2020
Bağlantılar:
Video:
Açıklama:
Gerekli yazılımı indirip kuracağımız ve RStudio geliştirme ortamının yeteneklerini ve arayüzünü kısaca inceleyeceğimiz bir giriş dersi.
Ders 2: R'de Temel Veri Yapıları
yayın tarihi: Mart 30 2020
Bağlantılar:
Video:
Açıklama:
Bu ders, R dilinde hangi veri yapılarının mevcut olduğunu anlamanıza yardımcı olacaktır.Vektörlere, tarih çerçevelerine ve listelere detaylı olarak bakacağız. Bunları nasıl oluşturacağımızı ve bireysel öğelerine nasıl erişeceğimizi öğrenelim.
Ders 3: TSV, CSV, Excel dosyaları ve Google E-Tablolardan veri okuma
yayın tarihi: 6 Nisan 2020
Bağlantılar:
Video:
Açıklama:
Araçtan bağımsız olarak verilerle çalışmak, verilerin çıkarılmasıyla başlar. Paketler ders sırasında kullanılır vroom, readxl, googlesheets4 csv, tsv, Excel dosyalarından ve Google E-Tablolardan R ortamına veri yüklemek için.
Ders 4: R'de satırları filtreleme, sütunları ve işlem hatlarını seçme ve yeniden adlandırma
yayın tarihi: 13 Nisan 2020
Bağlantılar:
Video:
Açıklama:
Bu ders paket hakkındadır dplyr. İçinde veri çerçevelerini nasıl filtreleyeceğimizi, gerekli sütunları nasıl seçeceğimizi ve yeniden adlandıracağımızı bulacağız.
Ayrıca işlem hatlarının ne olduğunu ve R kodunuzu daha okunabilir hale getirmeye nasıl yardımcı olduklarını da öğreneceğiz.
Ders 5: R'deki Tabloya Hesaplanan Sütunları Ekleme
yayın tarihi: 20 Nisan 2020
Bağlantılar:
Video:
Açıklama:
Bu videoda kütüphaneyle tanışmamıza devam ediyoruz tidyverse ve paket dplyr.
Fonksiyon ailesine bakalım mutate()tabloya yeni hesaplanmış sütunlar eklemek için bunları nasıl kullanacağımızı öğreneceğiz.
Ders 6: R'de Verileri Gruplama ve Toplama
yayın tarihi: 27 Nisan 2020
Bağlantılar:
Video:
Açıklama:
Bu ders veri analizi, gruplandırma ve toplamanın ana işlemlerinden birine ayrılmıştır. Ders sırasında paketi kullanacağız dplyr ve özellikler group_by() и summarise().
Tüm fonksiyon ailesine bakacağız summarise()Ie summarise(), summarise_if() и summarise_at().
Ders 7: R'de Tabloların Dikey ve Yatay Birleştirilmesi
yayın tarihi: Mayıs 4 2020
Bağlantılar:
Video:
Açıklama:
Bu ders, masaların dikey ve yatay birleştirme işlemlerini anlamanıza yardımcı olacaktır.
Dikey birleşim, SQL sorgu dilindeki UNION işleminin eşdeğeridir.
Yatay birleştirme, DÜŞEYARA işlevi sayesinde Excel kullanıcıları tarafından daha iyi bilinir; SQL'de bu tür işlemler JOIN operatörü tarafından gerçekleştirilir.
Ders sırasında paketleri kullanacağımız pratik bir problemi çözeceğiz. dplyr, readxl, tidyr и stringr.
Dikkate alacağımız ana işlevler:
bind_rows()- tabloların dikey birleşimileft_join()- tabloların yatay birleşimisemi_join()- masaların birleştirilmesi dahilanti_join()- özel masaya katılım
Ders 8: R'de Pencere İşlevleri
yayın tarihi: Mayıs 11 2020
Bağlantılar:
Açıklama:
Pencere işlevleri anlam olarak toplama işlevlerine benzer; ayrıca bir dizi değeri girdi olarak alıp bunlar üzerinde aritmetik işlemler gerçekleştirirler ancak çıktı sonucundaki satır sayısını değiştirmezler.
Bu eğitimde paketi incelemeye devam ediyoruz dplyrve işlevler group_by(), mutate()ve ayrıca yeni cumsum(), lag(), lead() и arrange().
Ders 9: Dönen tablolar veya R'deki pivot tabloların bir benzeri
yayın tarihi: Mayıs 18 2020
Bağlantılar:
Açıklama:
Çoğu Excel kullanıcısı pivot tabloları kullanır; bu, bir dizi ham veriyi birkaç saniye içinde okunabilir raporlara dönüştürebileceğiniz kullanışlı bir araçtır.
Bu derste R'deki tabloları nasıl döndüreceğimize ve bunları geniş formattan uzun formata ve tam tersine nasıl dönüştüreceğimize bakacağız.
Dersin çoğu pakete ayrılmıştır tidyr ve işlevler pivot_longer() и pivot_wider().
Ders 10: JSON Dosyalarını R'ye Yükleme ve Listeleri Tablolara Dönüştürme
yayın tarihi: Mayıs 25 2020
Bağlantılar:
Açıklama:
JSON ve XML, genellikle kompakt olmaları nedeniyle, bilgi depolamak ve alışverişinde bulunmak için son derece popüler formatlardır.
Ancak bu tür formatlarda sunulan verileri analiz etmek zordur, bu nedenle analizden önce onu tablo haline getirmek gerekir, bu videoda da tam olarak bunu öğreneceğiz.
Ders pakete adanmıştır tidyrKütüphanenin çekirdeğinde yer alan tidyverseve işlevler unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().
Ders 11: qplot() İşlevini Kullanarak Hızlı Şekilde Çizme
yayın tarihi: Haziran 1 2020
Bağlantılar:
Açıklama:
Paket ggplot2 yalnızca R'de değil, en popüler veri görselleştirme araçlarından biridir.
Bu derste fonksiyonu kullanarak basit grafiklerin nasıl oluşturulacağını öğreneceğiz. qplot()ve onun tüm argümanlarını analiz edelim.
Ders 12: ggplot2 paketini kullanarak katman katman çizim yapma
yayın tarihi: Haziran 8 2020
Bağlantılar:
Açıklama:
Ders paketin tüm gücünü gösteriyor ggplot2 ve içine gömülü katmanlar halinde grafik oluşturmanın grameri.
Pakette bulunan ana geometrileri analiz edeceğiz ve bir grafik oluşturmak için katmanların nasıl uygulanacağını öğreneceğiz.
Sonuç
R dili gibi güçlü bir veri analiz aracını öğrenmede ilk adımları atmak için yalnızca ihtiyaç duyacağınız en gerekli bilgileri vurgulayarak kurs programının oluşumuna olabildiğince kısa ve öz yaklaşmaya çalıştım.
Kurs, R dilini kullanarak veri analizine yönelik kapsamlı bir rehber değildir ancak bunun için gerekli tüm teknikleri anlamanıza yardımcı olacaktır.
Kurs programı 12 hafta olarak tasarlanmış olmakla birlikte, her hafta Pazartesi günleri yeni derslere erişim açacağım, bu nedenle tavsiye ederim Yeni bir dersin yayınını kaçırmamak için YouTube kanalında.
Kaynak: habr.com