Tidyverse ile Veri Düzenleme (Data Wrangling)

Veriler, etkili bir veri analizi yapabilmeniz için ihtiyacınız olan biçimde asla hazır gelmez. Görselleştirilebilmeleri veya bir makine öğrenimi algoritmasına aktarılabilmeleri için verilerin yeniden şekillendirilmesi, düzenlenmesi ve biçimlendirilmesi gerekir. Bu kurs, verilerinizi kontrol altına alıp etkili bir şekilde analiz edebilmeniz için onları düzenleme (wrangling) konusunu ele almaktadır. Veri düzenlemedeki temel amaç, düzenli olmayan (non-tidy) verileri düzenli (tidy) verilere dönüştürmektir. Bu kurs; geniş formattan uzun formata dönüştürme, dplyr paketi ile tabloları manipüle etme, farklı R veri tiplerini anlama, düzenli ifadelerle (regular expressions) metin verilerini işleme ve temel keşifsel veri analizleri gerçekleştirme gibi R'da düzenli ve düzenli olmayan verileri işlemeye yönelik birçok kritik detayı kapsar. Bu veri düzenleme tekniklerini öğrenmeye zaman ayırmak, analizlerinizi daha verimli, daha tekrarlanabilir ve veri bilimi ekibiniz için daha anlaşılır hale getirecektir. Bu uzmanlık programında R programlama diline aşina olduğunuzu varsayıyoruz. Eğer R konusuna henüz aşina değilseniz, bu kursa dönmeden önce ilk olarak R Programming kursunu tamamlamanızı öneririz.