Aprenda os verbos que você pode usar para transformar seus dados, incluindo select, filter, arrange e mutate. Você usará essas funções para modificar o conjunto de dados de condados para exibir observações específicas e responder a perguntas sobre os dados.

Exploração de dados com o dplyr

Entendendo seus dados

Seleção de colunas

Os verbos filter e arrange

Organização das observações

Filtragem de condições

Filtragem e organização

O verbo mutate()

Cálculo do número de funcionários públicos

Cálculo da porcentagem de mulheres em um país

Mutate, filter e arrange

Transformação de dados com o dplyr

Agora que você sabe como transformar seus dados, vai querer saber mais sobre como agregar seus dados para torná-los mais interpretáveis. Você aprenderá várias funções que podem ser usadas para obter muitas observações em seus dados e resumi-las, incluindo count, group_by, summarize, ungroup e slice_min/slice_max.

O verbo count

Contagem por região

Contagem de cidadãos por estado

Mutação e contagem

Os verbos group_by, summarize e ungroup

Resumir textos

Resumo por estado

Resumo por estado e região

Os verbos slice_min e slice_max

Seleção de um município de cada região

Encontrar o estado de menor renda em cada região

Uso de summarize, slice_max e count juntos

Agregação de dados

Aprenda métodos avançados para selecionar e transformar colunas. Além disso, aprenda sobre os auxiliares de seleção, que são funções que especificam critérios para colunas que você deseja escolher, bem como o verbo rename.

Seleção

Selecionar ajudantes

O verbo rename

Renomear uma coluna após a contagem

Renomear uma coluna como parte de uma seleção

O verbo relocate

Uso do relocate

Escolher entre os quatro verbos

Seleção e transformação de dados

Trabalhe com um novo conjunto de dados que representa os nomes dos bebês nascidos nos Estados Unidos a cada ano. Saiba como usar mutações agrupadas e funções de janela para fazer e responder perguntas mais complexas sobre seus dados. E use uma combinação de dplyr e ggplot2 para criar gráficos interessantes e explorar melhor seus dados.

Os dados de babynames

Filtragem e organização por um ano

Você pode encontrar os nomes mais populares de cada ano

Visualização de nomes com ggplot2

Mutações agrupadas

Encontrar o ano em que cada nome é mais comum

Somando o total e o máximo para cada nome

Visualização da mudança normalizada na popularidade

Funções de janela

Usar proporções para descrever a frequência de um nome

Os maiores saltos em um nome

Parabéns!

Estudo de caso: O conjunto de dados babynames

2015 US Census

US Baby Name Records

Course Glossary

Digamos que você tenha encontrado um ótimo conjunto de dados e gostaria de saber mais sobre ele. Como você pode começar a responder às perguntas que tem sobre os dados? Você pode usar o dplyr para responder a essas perguntas; ele também pode ajudar com transformações básicas dos dados. Você também aprenderá a agregar seus dados e adicionar, remover ou alterar as variáveis. Ao longo do caminho, você explorará um conjunto de dados que contém informações sobre condados nos Estados Unidos. Você concluirá o curso aplicando essas ferramentas ao conjunto de dados babynames para explorar as tendências de nomes de bebês nos Estados Unidos.

Os vídeos têm transcrições ao vivo que você pode ver clicando em “Mostrar transcrição” no canto inferior esquerdo dos vídeos.

O glossário do curso está à direita, na seção de recursos.

Pra conseguir créditos CPE, você precisa terminar o curso e tirar pelo menos 70% na avaliação. Você pode acessar a avaliação clicando na chamada de créditos CPE à direita.

Digamos que você tenha encontrado um ótimo conjunto de dados e gostaria de saber mais sobre ele. Como você pode começar a responder às perguntas que tem sobre os dados? Use o dplyr para responder a essas perguntas.<br><br><h2>Primeiros passos: Transformando dados com o dplyr</h2>
Este curso foi criado para ensinar aos usuários como manipular e transformar dados de forma eficiente usando o pacote dplyr no R.<br><br>Primeiro, explore as técnicas fundamentais de transformação de dados, incluindo o uso dos principais verbos do dplyr, como selecionar, filtrar, organizar e alterar. Essas funções ensinarão você a modificar conjuntos de dados selecionando colunas específicas, filtrando linhas com base em condições, classificando dados e criando novas colunas calculadas​.<br><br>
<h2>Agregando dados com o dplyr</h2>Em seguida, o curso aborda a agregação de dados, ensinando aos usuários como resumir e condensar dados para melhor interpretação.<br><br> Você entenderá como tornar seus dados mais interpretáveis e gerenciáveis​. Funções como count, group_by e summarize são introduzidas para realizar operações que agregam muitas observações em resumos significativos, essenciais para a análise de dados e a geração de relatórios.<br><br><h2>Seleção e transformação de dados</h2>Por fim, você aprenderá técnicas avançadas de seleção e transformação de dados, como o uso de auxiliares de seleção e o verbo renomear. Você também aplicará suas habilidades a um estudo de caso do mundo real e praticará mutações agrupadas, funções de janela e visualização de dados com o ggplot2.<br><br>Ao final do curso, você terá desenvolvido habilidades robustas de manipulação de dados usando o dplyr, permitindo uma análise de dados mais eficiente e eficaz.-um recurso essencial para qualquer analista ou cientista de dados.

Introduction to the Tidyverse

Aprenda a usar dplyr para transformar e agregar dados, adicionar, remover ou alterar variáveis.

Manipulação de dados com o dplyr 

Desenvolva habilidades no Tidyverse aprendendo a transformar e manipular dados com o dplyr.

Cientista de dados associado em R

Analista de dados  em R

Manipulação de dados  em R

Desenvolvedor R

Entendendo seus dados

Manipulação de dados com o dplyr

exercicio interativo prático