课程主页: https://www.coursera.org/learn/tidyverse-importing-data
在数据科学项目中，将数据导入统计分析系统往往是最具挑战性的部分。Coursera 上的《在 Tidyverse 中导入数据》课程正是为了解决这个问题而设立的。该课程将帮助学员学习如何将数据从常见格式导入 R 语言，并将不同来源的数据集进行和谐以形成一致的格式。
### 课程概述
本课程分为几个模块，内容涵盖了在 R 中导入和导出数据的基本操作，介绍了 tibble 数据类型，这是一种现代化的标准 R 数据框，旨在通过用户友好的特性来提升交互式数据分析的体验。课程将教授如何处理电子表格格式的表格数据，包括 Excel、CSV、TSV 和其他分隔文件。
此外，课程还讲解了如何处理 JSON、XML 和数据库格式的数据。这些非表格格式的数据在数据科学中同样重要，尤其是在处理非结构化数据时。学员将学习如何使用相应的 R 包来读取这些数据格式，包括流行的 SQLite 数据库格式。
从互联网中获取数据也成为了现代数据分析的常见手段。课程中使用的 rvest 和 httr 包将帮助学员了解如何从网站、网络 API 和其他在线数据源中提取数据。
进一步地，课程还将介绍其他统计分析包输出的读取方法、图像文件的处理方法，以及如何从 Google Drive 获取数据。这些内容对于与他人在数据科学项目中合作尤为重要。
在课程的案例研究模块中，学员将通过实例学习如何导入数据，课程提供了 RStudio 和 Coursera 实验室空间供学员练习。在最终的项目中，学员将有机会从多个源导入数据并进行简单操作。
### 总结
总的来说，《在 Tidyverse 中导入数据》课程为希望将数据导入 R 语言学习数据处理技巧的学员提供了明确且详细的学习轨迹。它不仅针对初学者，还能帮助具备一定基础的数据科学爱好者掌握更高级的数据处理技能。无论是工作需要还是个人兴趣，这门课程都是一个不错的选择。若你正在寻找学习 R 中数据导入与处理的资源，请务必尝试一下！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/tidyverse-importing-data