ເຂົ້າໄປໃນໂລກຂອງ R ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ໂລກຂອງການວິເຄາະທາງສະຖິຕິແມ່ນກວ້າງຂວາງແລະສັບສົນ, ແຕ່ພາສາ R ໄດ້ມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມສັບສົນນີ້ງ່າຍດາຍ. ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກສໍາລັບພະລັງງານແລະຄວາມງ່າຍດາຍຂອງມັນ, R ໄດ້ກາຍເປັນຫນຶ່ງໃນພາສາການຂຽນໂປລແກລມທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດໃນການວິເຄາະສະຖິຕິ. ຫຼັກສູດ "ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍພາສາ R ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ" ໃນ OpenClassrooms ເປັນປະຕູສູ່ການຜະຈົນໄພທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນນີ້.
ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ທ່ານຈະຖືກນໍາໄປໃຊ້ໃນສະພາບແວດລ້ອມ R Studio, ເຄື່ອງມືທີ່ຕ້ອງມີສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ R ໃດ. ທ່ານຈະຮຽນຮູ້ພື້ນຖານຂອງພາສາ, ຈາກປະເພດວັດຖຸຈົນເຖິງວິທີການນໍາເຂົ້າແລະສົ່ງອອກຂໍ້ມູນ. ແຕ່ລະໂມດູນໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອໃຫ້ທ່ານມີທັກສະການປະຕິບັດ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຈັດການ, ສອບຖາມແລະເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນຂອງທ່ານດ້ວຍຄວາມສະດວກສະບາຍ.
ແຕ່ນັ້ນບໍ່ແມ່ນທັງຫມົດ. ນອກເຫນືອຈາກການດໍາເນີນໂຄງການທີ່ງ່າຍດາຍ, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບການນໍາພາໂດຍຜ່ານ nuances ຂອງການວິເຄາະສະຖິຕິ. ວິທີການຕີຄວາມຫມາຍຜົນໄດ້ຮັບຂອງທ່ານຢ່າງຖືກຕ້ອງ? ວິທີການຮັບປະກັນຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງການວິເຄາະຂອງທ່ານ? ຄໍາຖາມເຫຼົ່ານີ້, ແລະອື່ນໆຈໍານວນຫຼາຍ, ຈະໄດ້ຮັບການຕອບຕະຫຼອດຫຼັກສູດ.
ໃນສັ້ນ, ຖ້າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາຕົ້ນສະບັບສິລະປະຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຕົວເລກທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຕົນເອງມັກ, ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນສໍາລັບທ່ານ. ມັນບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການຮຽນຮູ້ພາສາໃຫມ່, ແຕ່ກ່ຽວກັບການ immersing ຕົວທ່ານເອງໃນໂລກທີ່ຂໍ້ມູນເວົ້າແລະບອກເລື່ອງ.
ທ່ອງໄປຫາຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງວັດຖຸ R ສໍາລັບການວິເຄາະທີ່ດີທີ່ສຸດ
ຫນຶ່ງໃນຈຸດແຂງທີ່ສໍາຄັນຂອງພາສາ R ແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມອຸດົມສົມບູນຂອງມັນໃນແງ່ຂອງວັດຖຸ. ວັດຖຸເຫຼົ່ານີ້, ທີ່ອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າດ້ານວິຊາການຢູ່ glance ທໍາອິດ, ຢູ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວການກໍ່ສ້າງພື້ນຖານຂອງການວິເຄາະທາງສະຖິຕິທີ່ດໍາເນີນໂດຍ R. ຄວາມຮູ້ຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງການ.
ຫຼັກສູດ OpenClassrooms ດຶງດູດເຈົ້າໂດຍກົງໃນຈັກກະວານນີ້. ເຈົ້າຈະເລີ່ມຕົ້ນໂດຍການເຮັດຄວາມຄຸ້ນເຄີຍກັບສິ່ງຂອງປະເພດຕ່າງໆໃນ R, ຕັ້ງແຕ່ vectors ງ່າຍໆຈົນເຖິງ dataframes ທີ່ສັບສົນ. ແຕ່ລະປະເພດຂອງລາຍການມີລັກສະນະແລະການນໍາໃຊ້ຂອງຕົນເອງ, ແລະທ່ານຈະຮຽນຮູ້ວິທີການເລືອກລາຍການທີ່ເຫມາະສົມກັບແຕ່ລະສະຖານະການ.
ແຕ່ນັ້ນບໍ່ແມ່ນທັງຫມົດ. ຄວາມສໍາຄັນຂອງການເລືອກອົງປະກອບໃນວັດຖຸເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຍັງເນັ້ນໃສ່. ບໍ່ວ່າທ່ານຕ້ອງການເລືອກໃນ vector, matrix, list ຫຼື dataframe, ເຕັກນິກສະເພາະແມ່ນມີໃຫ້ທ່ານ. ຫຼັກສູດສອນທ່ານຜ່ານເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດສະກັດ, ການກັ່ນຕອງ, ແລະຈັດການຂໍ້ມູນຂອງທ່ານດ້ວຍຄວາມແມ່ນຍໍາ.
ໃນທີ່ສຸດ, ການຮຽນຮູ້ວັດຖຸ R ແມ່ນຫຼາຍກ່ວາທັກສະດ້ານວິຊາການ. ນີ້ແມ່ນກຸນແຈໃນການປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄວາມຫມາຍ.
ແປງຂໍ້ມູນເປັນ Visual Narratives
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຫຼາຍກວ່າການຫມູນໃຊ້ແລະການສອບຖາມຕົວເລກ. ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນນີ້, ປ່ຽນມັນເຂົ້າໄປໃນກາຟແລະການເບິ່ງເຫັນທີ່ບອກເລື່ອງ. R, ມີຫ້ອງສະຫມຸດອັນໃຫຍ່ຫຼວງຂອງຊຸດທີ່ອຸທິດຕົນເພື່ອການເບິ່ງເຫັນ, excels ໃນຂົງເຂດນີ້.
ຫຼັກສູດ OpenClassrooms ຈະພາເຈົ້າເດີນທາງຜ່ານຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການເບິ່ງເຫັນທີ່ສະເໜີໃຫ້ໂດຍ R. ຈາກກຣາບພື້ນຖານໄປສູ່ການສະແດງພາບແບບໂຕ້ຕອບ, ທ່ານຈະຄົ້ນພົບວິທີການນຳເອົາຂໍ້ມູນຂອງທ່ານມາສູ່ຊີວິດ. ທ່ານຈະຮຽນຮູ້ວິທີການໃຊ້ແພັກເກັດເຊັ່ນ ggplot2, ຫນຶ່ງໃນເຄື່ອງມືທີ່ນິຍົມແລະມີອໍານາດທີ່ສຸດສໍາລັບການສ້າງຕາຕະລາງໃນ R.
ແຕ່ການເບິ່ງເຫັນພາບບໍ່ໄດ້ຢຸດຢູ່ທີ່ການສ້າງຮູບພາບທີ່ສວຍງາມ. ມັນຍັງກ່ຽວກັບການຕີຄວາມເຫັນພາບເຫຼົ່ານີ້, ເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ພວກເຂົາເປີດເຜີຍກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ. ຫຼັກສູດແນະນໍາທ່ານຜ່ານຂະບວນການຕີຄວາມຫມາຍນີ້, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຊອກຫາແນວໂນ້ມ, ຄວາມຜິດປົກກະຕິ, ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນຕາຕະລາງຂອງທ່ານ.
