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From Anfänger zum Fortgeschrittenen in Tidyverse
10 students

From Anfänger zum Fortgeschrittenen in Tidyverse

Gehe über die Grundlagen von Tidyverse hinaus und werde zu einem Tidyverse-Experten
Last updated 3/2024
German

What you'll learn

  • Wie man die Namenskonventionen von Spalten ändert, wenn Daten eingelesen werden
  • Wie man viele Dateien in R einliest, die sich im gleichen Ordner befinden
  • Wie man viele Dateien in R einliest, die in verschachtelten Ordnern liegen
  • Wie man Spalten mit tidyselect auswählt
  • Wie man Spalten mit tidyselect und regulären Ausdrücken auswählt
  • Wie man viele Spalten auf einmal umbenennt
  • Wie man kontinuierliche Variablen in Kategorien einteilt
  • Wie man viele Spalten aus einer Spalte erstellt
  • Wie man Spalten anonymisiert
  • Wie man Werte maskiert
  • Wie man Faktorstufen zusammenfasst
  • Wie man Faktorstufen ordnet
  • Wie man eine Funktion auf viele Spalten anwendet
  • Wie man Zeilen basierend auf einer Bedingung über mehrere Spalten filtert
  • Wie man das Schneiden von Zeilen verbessert
  • Wie man zeilenweise Berechnungen durchführt
  • Wie man Data Frames erweitert und vollständige Kombinationen von Werten erstellt
  • Wie man einen Data Frames länger macht
  • Wie man einen Data Frames breiter macht
  • Wie man curly curly in Funktionen verwendet
  • Wie man Vektoren, Listen und Datenrahmen sinnvoll verwendet
  • Wie man die map-Funktionsfamilie effektiv einsetzt
  • Wie man safely und possibly verwendet
  • Wie man map_vec verwendet
  • Wie man die map2- und pmap-Funktionsfamilie effektiv einsetzt
  • Wie man aus einem verschachtelten tibble Plots erstellt
  • Wie man Modelle aus einem verschachtelten tibble anpasst
  • Wie man die walk-Funktionsfamilie effektiv einsetzt
  • Wie man Zwischentests mit walk zwischen Pipes durchführt

Course content

9 sections32 lectures6h 59m total length
  • Einführung2:09
  • Technische Vorbereitung2:24
  • Lade dein PDF-Buch herunter0:26

Requirements

  • Grundkenntnisse in Tidyverse
  • Grundkenntnisse in R und R-Studio
  • Fähigkeit, Skripte in R-Studio auszuführen

Description

Ich habe den Kurs für alle Tidyverse-Lernenden erstellt, die das Gefühl haben, dass sie ein Plateau in ihren Fähigkeiten erreicht haben. Wenn du mit den grundlegenden Funktionen wie mutate, filter, select oder arrange vertraut bist und dich verbessern möchtest, ist dieser Kurs für dich geeignet.

Während die Grundlagen des Tidyverse in Dutzenden guter Angebote sehr gut abgedeckt sind, ist es schwer, die Tricks und Funktionen zu finden, die Tidyverse-Anfänger:innen von sehr guten Programmierern unterscheiden. Die meisten Tricks sind in Hunderten von Foren, Blogbeiträgen und Dokumentationen verstreut. Deshalb began ich im Juni 2022, alle Tricks in einer einzigen Ressource zu bündeln. Dieser Kurs ist meiner Meinung nach die dichteste und beste Ressource, um alle guten Tricks des Tidyverse zu lernen. Du musst diesen Kurs nicht machen, aber in ihn zu investieren, wird dir viel Zeit sparen, die du sonst online mit Recherche verbringen würdest. Ich habe über 300 Stunden damit verbracht, das Internet zu durchsuchen und alle Tricks, die ich finden konnte, in diese einzigartige Resource zu integrieren, damit du es nicht musst.

Dies ist nicht nur ein Videokurs! Der Kurs kommt mit einem 360-seitigen PDF-Buch in Englischer Sprache, das die Kapitel des Kurses begleitet. Das Buch geht viel detaillierter auf die Themen ein als die Videos und enthält einige Themen, die in den Videos nicht behandelt werden.

In diesem Online-Kurs besprchen wir 30 konkrete Tipps, die entlang spezifischer Verbesserungen strukturiert sind:

Verbessere das Lesen von Dateien

  • Wie man die Namenskonvetionen von Spalten ändert, wenn Daten eingelesen werden

  • Wie man viele Dateien in R einliest, die sich im gleichen Ordner befinden

  • Wie man viele Dateien in R einliest, die in verschachtelten Ordnern sind

Verbessere die Arbeit mit Spalten

  • Wie man Spalten mit tidyselect auswählt

  • Wie man Spalten mit tidyselect und regulären Ausdrücken auswählt

  • Wie man viele Spalten auf einmal umbenennt

Verbessere das Erstellen und Modifizieren von Spalten

  • Wie man kontinuierliche Variablen in Kategorien einteilt

  • Wie man viele Spalten aus einer Spalte erstellt

  • Wie man Spalten anonymisiert

  • Wie man Werte maskiert

  • Wie man Faktorstufen zusammenfasst

  • Wie man Faktorstufen ordnet

  • Wie man eine Funktion auf viele Spalten anwendet

Verbessere die Arbeit mit Zeilen

  • Wie man Zeilen basierend auf einer Bedingung über mehrere Spalten filtert

  • Wie man das Schneiden von Zeilen verbessert

  • Wie man zeilenweise Berechnungen durchführt

Verbessere die Arbeit mit unvollständigen Daten

  • Wie man Data Frames erweitert und vollständige Kombinationen von Werten erstellt

Verbessere das Umwandeln von Data Frames zwischen längeren und breiteren Formaten

  • Wie man einen Data Frame länger macht

  • Wie man einen Data Frame breiter macht

Verbessere deine Tidyverse-Grundlagen

  • Wie man curly curly in Funktionen verwendet

Verbessere deine purrr-Fähigkeiten

  • Wie man Vektoren, Listen und Data Frames sinnvoll verwendet

  • Wie man die map-Funktionsfamilie effektiv einsetzt

  • Wie man safely und possibly verwendet

  • Wie man map_vec verwendet

  • Wie man die map2- und pmap-Funktionsfamilie effektiv einsetzt

  • Wie man aus einem verschachtelten tibble Datenvisualisierungen erstellt

  • Wie man Modelle aus einem verschachtelten tibble trainiert

  • Wie man die walk-Funktionsfamilie effektiv einsetzt

  • Wie man Zwischentests mit walk zwischen Pipes durchführt

Ich hoffe wirklich, dass dieser Kurs einen Unterschied für dich macht und dich auf ein anderes Tidyverselevel hebt. Nimm dir 10 bis 15 Stunden Zeit, um den Inhalt zu studieren, und ich verspreche dir, dass du am Ende der Reise ein viel besserer Tidyverse-Programmierer sein wirst.

Who this course is for:

  • Anfänger in der Tidyverse-Programmierung, die ihre Fähigkeiten verbessern wollen
  • Data Scientists, die ihre Fähigkeiten zur Datenumwandlung verbessern wollen
  • Datenjournalisten, die mehr Erkenntnisse aus Daten gewinnen wollen
  • Wissenschaftler und Forscher, die mit quantitativen Daten arbeiten