Before you can work with data you have to get some. This course will cover the basic ways that data can be obtained. The course will cover obtaining data from the web, from APIs, from databases and from colleagues in various formats. It will also cover the basics of data cleaning and how to make data “tidy”. Tidy data dramatically speed downstream data analysis tasks. The course will also cover the components of a complete data set including raw data, processing instructions, codebooks, and processed data. The course will cover the basics needed for collecting, cleaning, and sharing data.
존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
최근 조회 134,653회
학습자 경력 결과
37%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
37%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
13%
가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 20시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 중국어 (간체자), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 터키어, 영어, 스페인어
배울 내용
Understand common data storage systems
Apply data cleaning basics to make data "tidy"
Use R for text and date manipulation
Obtain usable data from the web, APIs, and databases
귀하가 습득할 기술
Data ManipulationRegular Expression (REGEX)R ProgrammingData Cleansing
학습자 경력 결과
37%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
37%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
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영어
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제공자:
존스홉킨스대학교
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
Week 1
In this first week of the course, we look at finding data and reading different file types.
완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 67분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
Raw and Processed Data7m
Components of Tidy Data9m
Downloading Files7m
Reading Local Files4m
Reading Excel Files3m
Reading XML12m
Reading JSON5m
The data.table Package11m
4개의 읽기 자료
Welcome to Week 110m
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
Practical R Exercises in swirl Part 110m
1개 연습문제
Week 1 Quiz30m
완료하는 데 1시간 필요
Week 2
Welcome to Week 2 of Getting and Cleaning Data! The primary goal is to introduce you to the most common data storage systems and the appropriate tools to extract data from web or from databases like MySQL.
완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 41분)
5개의 동영상
Reading from HDF56m
Reading from The Web6m
Reading From APIs7m
Reading From Other Sources4m
1개 연습문제
Week 2 Quiz30m
완료하는 데 11시간 필요
Week 3
Welcome to Week 3 of Getting and Cleaning Data! This week the lectures will focus on organizing, merging and managing the data you have collected using the lectures from Weeks 1 and 2.
완료하는 데 11시간 필요
7개 동영상 (총 60분), 1 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
7개의 동영상
Summarizing Data11m
Creating New Variables10m
Reshaping Data9m
Managing Data Frames with dplyr - Introduction3m
Managing Data Frames with dplyr - Basic Tools12m
Merging Data6m
1개의 읽기 자료
Practical R Exercises in swirl Part 210m
1개 연습문제
Week 3 Quiz30m
완료하는 데 5시간 필요
Week 4
Welcome to Week 4 of Getting and Cleaning Data! This week we finish up with lectures on text and date manipulation in R. In this final week we will also focus on peer grading of Course Projects.
완료하는 데 5시간 필요
5개 동영상 (총 34분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
5개의 동영상
Regular Expressions I5m
Regular Expressions II8m
Working with Dates6m
Data Resources3m
2개의 읽기 자료
Practical R Exercises in swirl Part 410m
Post-Course Survey10m
1개 연습문제
Week 4 Quiz30m
검토
GETTING AND CLEANING DATA의 최상위 리뷰
HS 제공2020년 5월 2일
This course provides an introduction of some important concepts and tools on a very important aspect of data science: cleaning and organizing data before any analysis. A must for any data scientist.
CW 제공2020년 8월 6일
I think that the level of difficulty of the exercises and final assignment does not match with the depth of the lectures; without a textbook, I feel lost, don't have a reference, and have to guess.
BE 제공2016년 10월 25일
This course is really a challenging and compulsory for any one who wants to be a data scientist or working in any sort of data. It teaches you how to make very palatable data-set fro ma messy data.
AT 제공2017년 11월 19일
Very interesting and enjoyed doing the Assignment. but the assignment instructions are not clear.A lot of time was wasted trying to figure out what data is what are what are we interested in.
자주 묻는 질문
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