Nettoyage de données en R : Techniques avancées pour des jeux de données propres

Les données du monde réel sont rarement propres, structurées ou complètes. Pour effectuer une analyse précise, vous devez savoir comment transformer du texte désordonné, analyser des réponses d'API complexes et gérer les valeurs manquantes sans perdre d'informations critiques. Ce cours vous dote des compétences pratiques pour aborder des tâches complexes de préparation de données en R. Vous passerez du nettoyage de données de base à la gestion de structures de données sophistiquées et à l'imputation statistique en toute confiance. Dans ce cours, vous apprendrez à : 1. Appliquer des expressions régulières pour analyser, faire correspondre et nettoyer des motifs textuels complexes. 2. Analyser et manipuler des données JSON semi-structurées récupérées d'API web. 3. Appliquer des fonctions map et anonymes en utilisant des techniques modernes de programmation fonctionnelle pour automatiser les tâches de nettoyage répétitives. 4. Résoudre les défis des données manquantes en utilisant l'imputation statistique plutôt qu'en supprimant simplement des enregistrements précieux. 5. Intégrer de manière transparente des jeux de données externes pour enrichir et compléter vos données existantes. Le cours commence par la terminologie essentielle et la configuration avant de passer étape par étape au traitement de texte, à l'intégration d'API et aux techniques d'imputation avancées. Vous apprendrez par des explications écrites claires et des exemples de code pratiques conçus pour une application immédiate. Ce cours est conçu pour les utilisateurs de R qui connaissent les bases des data frames et souhaitent améliorer leurs compétences en préparation de données. Aucune expérience avancée en programmation n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à écrire du code R plus propre et plus efficace.