Data Science Using R E-Learning Kurs
Data Science Using R E-Learning Kurs
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Data Science Using R E-Learning Ausbildung
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R ist eines der am häufigsten verwendeten Tools für die Datenwissenschaft. Diese Kursreihe deckt allgemeine Aufgaben ab, die von Datenwissenschaftlern, die R verwenden, benötigt werden: Datenverarbeitung, Debugging, defensive Programmierung und domänenspezifische Sprachintegration.
Kursinhalt
Data Wrangling in R
Course: 9 Minutes
- Course Introduction
- Introduction to Data Wrangling in R
The dplyr Library
Course: 52 Minutes
- Data Wrangling with dplyr
- Exploring Data with dplyr
- Filtering with dplyr
- Piping with dplyr
- Mutating Data with dplyr
- Summarizing Data with dplyr
- Selecting with dplyr
- Combining Data Sets with dplyr
- Set Operations with dplyr
- Arranging with dplyr
The tidyr Library
Course: 13 Minutes
- Data Manipulation with tidyr
- Gathering with tidyr
- Separating with tidyr
Rectangular Data Extraction
Course: 11 Minutes
- Using readr
- Using readxl
Practice: Using the dplyr Library
Course: 3 Minutes
- Exercise: Combine dplyr Verbs
Debugging
Course: 30 Minutes
- Course Introduction
- Debugging with RStudio
- Using Traceback
- Debugging with Browser
- Displaying Warnings and Messages
- Implementing Handlers
- Benchmarking in R
Defensive Programming in R
Course: 15 Minutes
- Methods of Defensive Programming
- Turning Warnings into Errors
- Programming with Asserts
Memory Management
Course: 9 Minutes
- Using pryr
- Addressing Memory with pryr
Practice: Using Debugging
Course: 2 Minutes
- Exercise: Debug with Browser
Utility Functions in R
Course: 33 Minutes
- Course Introduction
- Using substitute, quote, and deparse
- Using ast
- Using str
- Lazy Evaluation in R
- Using eval
- Using paste Functions
Classes and Operators
Course: 24 Minutes
- Creating Reference Classes
- Using class
- Defining a Binary Operator
- Simulating a Unary Operator
Code Translation
Course: 17 Minutes
- Using SQL to R Translation
- Exporting HTML tables
- Exporting a LaTeX document
- Using list2env
C and C++ Integration
Course: 15 Minutes
- Connecting inline C++ to R
- Calling External C++ with R
- Using cfunction in R
Practice: Code Transformation
Course: 3 Minutes
- Exercise: Output an R Table as LaTeX3
Library Tools
Course: 25 Minutes
- Course Introduction
- Exploring the tidyverse Collection of Libraries
- Manipulating Strings with the stringr Library
- Using the forcats Library
- Using the purrr Library
Web Application Tools
Course: 17 Minutes
- Creating a shiny Application
- Rendering a Plot in shiny
- Displaying a JavaScript DataTable
R Markdown
Course: 25 Minutes
- Using Markdown in R
- Rendering HTML
- Rendering LaTeX
- Passing knitr Parameters
- Referencing with bibtex
Practice: R Markdown Publishing
Course: 3 Minutes
- Exercise: Create and Publish from R Markdown
| Unterrichtsdauer | 5:04 Stunde |
|---|---|
| Sprache | Englisch |
| Online-Zugang | 365 Tage |
| Teilnahmeurkunde | Ja |
| Preisgekröntes Online-Training | Ja |
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