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कोर्स विवरण
एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में, आप अक्सर गैर-सांख्यिकीय डेटा के साथ काम करेंगे, जैसे जॉब टाइटल, सर्वे प्रतिक्रियाएँ, या जनसांख्यिकीय जानकारी। R इन्हें दर्शाने का एक विशेष तरीका देता है, जिन्हें factors कहा जाता है, और यह कोर्स आपको tidyverse पैकेज forcats का उपयोग करके इनके साथ काम करना सिखाएगा। हम अन्य tidyverse पैकेजों, जैसे ggplot2, dplyr, stringr, और tidyr के साथ भी काम करेंगे और वास्तविक दुनिया के डेटासेट इस्तेमाल करेंगे, जैसे fivethirtyeight का flight डेटासेट और Kaggle का State of Data Science and ML Survey। इस कोर्स के बाद, आप factor वैरिएबल्स को पहचानने और संशोधित करने, अपने डेटा को तेज़ी और कुशलता से visualize करने, और अपने नतीजों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने में सक्षम होंगे। तैयार हो जाइए—अब श्रेणियाँ तय करते हैं!
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Factor वैरिएबल्स का परिचय
इस अध्याय में, आप factors के बारे में विस्तार से सीखेंगे। आप categorical और ordinal वैरिएबल्स में अंतर जानेंगे, R उन्हें कैसे दर्शाता है, और levels की संख्या और नाम जानने के लिए उन्हें कैसे inspect किया जाता है। अंत में, आप जानेंगे कि forcats, जो एक tidyverse पैकेज है, कैसे आपको वैरिएबल्स को उनकी आवृत्ति के आधार पर जल्दी से पुन:क्रमित करने देकर आपके plots को बेहतर बना सकता है।
- गुणात्मक वैरिएबल्स का परिचय50 XP
- फैक्टर वैरिएबल्स को पहचानना100 XP
- सिद्धांत में गुणात्मक वैरिएबल50 XP
- अपने गुणात्मक वैरिएबल्स को समझना50 XP
- लेवल्स की संख्या निकालना100 XP
- लेवल्स की संख्या जाँचना100 XP
- स्तरों की जाँच100 XP
- बेहतर प्लॉट बनाना50 XP
- किसी वैरिएबल को उसकी आवृत्ति के आधार पर रीऑर्डर करना100 XP
- एक वैरिएबल को दूसरे के आधार पर ऑर्डर करना100 XP
2
Factor वैरिएबल्स में परिवर्तन
आप forcats पैकेज में और गहराई से जाएँगे, सीखेंगे कि levels के क्रम और नाम कैसे बदलें, और यहाँ तक कि उन्हें एक-दूसरे में समेटकर (collapse) कैसे मिलाएँ।
3
Factor वैरिएबल्स बनाना
forcats पर अच्छी पकड़ बनाने के बाद, आप बाकी tidyverse तक विस्तार करेंगे और dplyr, tidyr, और stringr के फंक्शनों को सीखेंगे और दोहराएँगे। आप ggplot2 के साथ ग्राफ़ को और परिष्कृत करेंगे—अक्षों को प्रतिशत स्केल में बदलकर, टेक्स्ट के लेआउट को एडिट करके, और भी बहुत कुछ।
4
फ़्लाइट शिष्टाचार पर केस स्टडी
अंतिम अध्याय में, आप अब तक सीखी हुई सभी बातों को एक केस स्टडी में लागू करेंगे। आप strings के साथ काम करने और डेटा को संक्षेपित करने के बारे में और सीखेंगे, फिर 538 का प्रकाशन-गुणवत्ता वाला प्लॉट पुन:निर्मित करेंगे।
R
Tidyverse में Categorical डेटा
कोर्स
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