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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/r-tidyverse-preprocess/
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**AI工程师教你用R和tidyverse进行数据预处理** 本课程专注于数据预处理，尤其强调使用R语言及其tidyverse包。课程指出，尽管AI技术备受关注，但数据预处理却是AI项目成功的关键，通常占项目总时间的70%-80%。作者认为，虽然Python常用于数据预处理，但R的tidyverse包在处理数据时更简洁、高效。 **课程亮点：** * **R的tidyverse优势**：详细讲解tidyverse的各个包（包括{tibble}, {dplyr}, {tidyr}, {ggplot2}, {stringr}, {readr}, {forcats}, {purrr}, {lubridate}），展示其在数据处理、可视化、字符串处理、读取数据、因子处理、循环处理和时间处理等方面的强大能力。 * **实战导向**：注重实际操作，采用实时编码形式，让学习者亲身体验数据预处理的流程。 * **零基础友好**：即使没有编程经验的初学者也能轻松上手，课程涵盖环境搭建（R和RStudio的安装，原先的Docker部分已调整）和R语言基础知识。 * **目标明确**：旨在帮助学习者掌握数据预处理的绝大部分（约80%）操作。 **课程内容概览：** * 课程介绍与概述 * 为何选择R的tidyverse而非Python * 整体流程 * 环境搭建（R与RStudio） * R语言基础：数据类型（向量、逻辑值、列表、数据框）、函数 * tidyverse核心概念：管道操作（%>%） * tidyverse各包详细讲解与应用： * {tibble}：数据框的升级版 * {dplyr}：数据框处理 * {tidyr}：整洁数据处理 * {ggplot2}：数据可视化 * {stringr}：字符串处理 * {readr}：输入输出处理 * {forcats}：因子处理 * {purrr}：循环处理 * {lubridate}：时间处理 * NA值处理 * 综合练习
※当コースでは当初，Dockerを導入しておりましたが，Dockerは無償でご利用いただける条件が変更され、環境によっては有料ライセンスが必要となるようになりました． つきましては，当コースにおける環境構築は，Dockerではなく，RとRStudioを直接ご自身のPCにインストールするよう，お願いいたします．本コースは，データの前処理に特化しています．近年はAIが話題になっており，実に様々な方々が興味を持っている分野だと思います．AIによる成果に焦点が当たる場合が多いですが，その成果が出る前には必ずデータの前処理をする必要があります．データの前処理は，データの読み込み，加工，結合，可視化など実に様々な工程を何回も繰り返すことで，徐々に完成に近づいていきます．そのことが原因で，データの前処理には多大な時間（データ分析プロジェクト全体の70％～80％程度）が費やされるのです．そんな多大な時間が費やされるデータの前処理ですが，後工程の成果物につながる重要な工程ですので，できるだけ速く正確に実施する必要があります．さて，一般的にデータの前処理に使用されるプログラミング言語はPythonですが，前処理を速く正確に実施することはできるのでしょうか？実は，Pythonはもともとシステム開発用の言語なので，データの前処理には向いておりません．（実際に私もPythonやPandasでデータの前処理に挑んだこともありましたが，複雑すぎて挫折したことがあります．．．）それではどうすればデータの前処理を速く正確に実施することができるのでしょうか？私が考えるベストソリューションは，データの前処理に特化したＲのパッケージ{tidyverse}を利用することです．Pythonで複雑になりがちなコーディングもRの{tidyverse}を使用すると，とても簡潔かつ流れるようにコーディングすることができるのです！！よって本コースでは，{tidyverse}の使い方を詳細に説明します．また{tidyverse}だけでなく，環境構築やRの基礎についても丁寧に説明しますので，今までプログラミングをしたことがない初心者でも全く問題ないです．講師が基礎から丁寧に解説しますので，気楽に一歩一歩着実に学習し，前処理マスターを目指しましょう！！★本コースの目的★データの前処理のほぼすべて（80%程度）に対応すること★本コースの特徴★とにかく現場主義！！コーディングはリアルタイム形式！！コードだけでなく，イメージも！！★本コースの内容★コース紹介概要なぜPythonではなくRのtidyverseなのか全体像環境構築DockerRstudiobaseR（普通のR言語のこと）データ型ベクトル論理値ベクトルの処理リストデータフレーム関数tidyverseパイプ処理（%>%）{tibble}データフレームの進化版{dplyr} データフレーム処理{tidyr} tidyデータ処理{ggplot2} 可視化{stringr} 文字列処理{readr} 入出力処理{forcats} ファクター処理{purrr} 繰り返し処理{lubridate} 時間処理NA処理 総合演習
