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Kurs

Kategorische Daten im Tidyverse

BasicSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 01/2026
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RData Manipulation
4 Std.
13 Videos
44 Übungen
3,600 XP
16,547
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Kursbeschreibung

Als Data Scientist arbeitest du oft mit nicht-numerischen Daten wie Berufsbezeichnungen, Umfrageantworten oder demografischen Informationen. R hat eine spezielle Darstellung dafür: Faktoren. In diesem Kurs lernst du, wie du mit ihnen mithilfe des tidyverse-Pakets forcats souverän arbeitest. Außerdem nutzen wir weitere tidyverse-Pakete wie ggplot2, dplyr, stringr und tidyr und setzen reale Datensätze ein, etwa den fivethirtyeight-Flugdatensatz und Kaggle’s State of Data Science and ML Survey. Nach diesem Kurs kannst du Faktorvariablen erkennen und bearbeiten, deine Daten schnell und effizient visualisieren und deine Ergebnisse wirkungsvoll kommunizieren. Mach dich bereit zum Kategorisieren!

Voraussetzungen

Reshaping Data with tidyr
1

Einführung in Faktorvariablen

In diesem Kapitel lernst du alles über Faktoren. Du verstehst den Unterschied zwischen kategorialen und ordinalen Variablen, wie R sie darstellt und wie du sie inspizierst, um Anzahl und Namen der Ausprägungen (Levels) zu ermitteln. Abschließend siehst du, wie forcats, ein tidyverse-Paket, deine Plots verbessert, indem du Variablen schnell nach ihrer Häufigkeit neu anordnen kannst.
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2

Faktorvariablen bearbeiten

Du vertiefst deine Arbeit mit dem Paket forcats und lernst, wie du die Reihenfolge und Namen von Levels änderst und sie sogar zusammenfassen kannst.
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3

Faktorvariablen erstellen

Nachdem du dir forcats gut erarbeitet hast, erweiterst du den Blick auf den Rest des tidyverse und wiederholst Funktionen aus dplyr, tidyr und stringr. Mit ggplot2 verfeinerst du Grafiken, indem du Achsen auf Prozentmaßstäbe umstellst, das Textlayout anpasst und mehr.
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Kategorische Daten im Tidyverse
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