К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Data Manipulation and Cleaning in R · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

Data Manipulation and Cleaning in R

Курс от Microsoft
Начальный≈ 34 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Transform raw data into valuable insights using R's powerful tidyverse tools. This beginner-friendly course introduces you to essential data cleaning and manipulation techniques, making complex data tasks approachable and practical. Learn how to clean messy data, handle missing values, and prepare datasets for analysis using Microsoft's development environment and AI assistance. Through hands-on practice, you'll master fundamental data cleaning skills while building confidence in: - Organizing and structuring data effectively - Handling common data issues - Working with different data formats - Using AI tools to enhance your workflow - Creating reproducible data cleaning processes Each concept is taught step-by-step with extensive examples and guided practice, ensuring you build a strong foundation in data manipulation skills.

Навыки, которые вы освоите

Data ManipulationData CleansingTidyverse (R Package)Data TransformationR ProgrammingData WranglingData QualityData PreprocessingGenerative AIData PipelinesData Import/ExportText MiningAI literacyAnomaly DetectiongrepData Validation

Программа курса

5 модулей · 77 учебных материалов

01Introduction to Data Manipulation with dplyr20 материалов

Introduction to the Course

Welcome to Data Manipulation and Cleaning in RВидео Course Navigation and General RequirementsЧтениеCreating Your GitHub Folder for This Course Чтение

Tidy Data and dplyr Basics

Understanding Tidy DataВидео

Учитесь у экспертов

Microsoft

Преподаватель курса

Data Manipulation and Cleaning in R
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 34 ч

5 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Узбекский, Итальянский, Корейский, Немецкий, Пушту, Индонезийский, Испанский, Дари, Японский, Казахский

Часть программы вашего университета
Getting Started with dplyrЧтение
Essential dplyr Functions GuideЧтение
Hands-on with dplyr BasicsВидео
Using R in your Visual Studio Code Lab Чтение
Connecting Copilot in your Visual Studio Code LabsЧтение
Hands-On Activity: Practice with Retail DataЛабораторная
Exploring Tidy Data Principles Through Real-World ScenariosDIALOGUE
dplyr Fundamentals AssessmentЗадание

Data Transformation with dplyr

Understanding Data TransformationЧтениеData Transformation in ActionВидеоHands-On Activity: Data TransformationЛабораторнаяAdvanced Data Transformation TechniquesЧтениеHands-On Activity: Advanced Data Transformation PracticeЛабораторнаяUnderstanding Data TransformationDIALOGUEData Transformation Post Lab AssessmentЗаданиеModule OverviewЧтение
02Reshaping Data with tidyr12 материалов

Wide and Long Data Formats

Understanding Data FormatsВидеоWide and Long Data Formats GuideЧтениеReshaping Data with tidyrВидеоData Format Transformation PracticeЛабораторнаяMaking Strategic Decisions in Data ReshapingDIALOGUEData Format FundamentalsЗадание

Separating and Uniting Columns

Introduction to Column OperationsЧтениеImplementing Column OperationsВидеоAdvanced Column ManipulationЧтениеColumn Operations PracticeЛабораторнаяColumn Operations AssessmentЗаданиеModule OverviewЧтение
03String Manipulation with stringr16 материалов

Introduction to String Manipulation

Getting Started with String ManipulationЧтениеRegular Expressions GuideЧтениеQuantifiers and Patterns in RegexЧтениеString Functions in ActionВидеоHands-On Activity: String Functions in ActionЛабораторнаяPattern Recognition in String ManipulationDIALOGUEString Manipulation BasicsЗадание

Advanced String Manipulation

Advanced String Operations OverviewЧтениеNormalizing and Transforming Strings ЧтениеAdvanced String Operations PracticeЛабораторнаяAdvanced String Functions DemoВидеоIntegration with dplyrЧтение String Manipulation PracticeЛабораторная
04Handling Missing Values and Duplicates19 материалов

Dealing with Missing Values

Impact of Missing DataВидеоMissing Value Handling GuideЧтениеUnderstanding Missing Values in RВидеоAdvanced Imputation Methods for Comprehensive Data Analysis (Optional)ЧтениеMissing Value Detection and TreatmentЧтениеMissing Value PracticeЛабораторнаяStrategic Approaches to Missing DataDIALOGUEMissing Value ConceptsЗадание

Detecting and Treating Duplicates

Understanding Outliers and DuplicatesЧтениеStatistical Methods GuideЧтениеOutlier and Duplicate Detection DemoВидеоOutlier and Duplicate Detection PracticeЛабораторнаяOutlier and Duplicate HandlingЗадание

Automation with Generative AI Tools

Introduction to AI in Data CleaningЧтениеAI-Assisted Data Cleaning DemoВидеоAI Tool Best PracticesЧтениеAI-Assisted Data Cleaning PracticeЛабораторнаяAI Tools AssessmentЗаданиеModule SummaryЧтение
05Final Project10 материалов

Final Project Implementation

Project OverviewЧтениеSample Project 1 - PracticeЛабораторнаяSample Project: Project ImplementationЧтениеSample Project 2 - PracticeЛабораторная Final Project Implementation Программирование[Solution Reference] Final ProjectЧтение

Module Conclusion

Module OverviewЧтение

Course Conclusion

Hands-on Activity: Advising a Colleague on a Data Quality Problem DIALOGUECourse Overview and Next StepsЧтениеBuilding on What You've LearnedDIALOGUE
String Manipulation FunctionsDIALOGUE
Advanced String Operations Post Lab AssessmentЗадание
Module OverviewЧтение