Программирование [linkedin] Программирование R в науке о данных: разнообразные данные (2022)

[Trinity]

[linkedin] Программирование R в науке о данных: разнообразные данные (2022)

В идеальном мире каждый набор данных должен храниться в виде XML-текста с контекстом для каждой части информации. Числа никогда не будут храниться в виде строк. Десятичные значения никогда не будут храниться в экспоненциальном представлении. Строки никогда не будут длиннее 500 символов. Но очевидно, что мы не живем в идеальном мире данных. А большие данные только усугубляют эту проблему. Это проблема разнообразия; данные, поступающие в нескольких форматах. Исследователи данных тратят чрезмерное количество времени на решение этой проблемы, используя умственные способности, которые лучше было бы потратить на важные аналитические задачи. В этом курсе Марк Ниманн-Росс знакомит с проблемой разнообразия данных и демонстрирует, как использовать уникальные возможности R для их решения. Узнайте, как импортировать самые разные данные из Excel в файлы ODS.

Материал на английском языке

Подробнее:

Complete Guide to R: Wrangling, Visualizing, and Modeling Data Online Class | LinkedIn Learning, formerly Lynda.com

Taking your R coding skills to the next level by wrangling, visualizing, and modeling data.

www.linkedin.com

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.