Dati categoriali nel Tidyverse

BasicLivello di competenza

Aggiornato 01/2026

Preparati a classificare! In questo corso lavorerai con dati non numerici, come titoli di lavoro o risposte a sondaggi, usando il panorama Tidyverse.

Descrizione del corso

Come data scientist, ti capiterà spesso di lavorare con dati non numerici, come qualifiche professionali, risposte a sondaggi o informazioni demografiche. R ha un modo specifico per rappresentarli, chiamato fattori, e questo corso ti aiuterà a padroneggiarne l’uso con il pacchetto del tidyverse forcats. Lavoreremo anche con altri pacchetti del tidyverse, tra cui ggplot2, dplyr, stringr e tidyr, e useremo insiemi di dati reali, come il dataset sui voli di fivethirtyeight e il sondaggio State of Data Science and ML di Kaggle. Al termine del corso, saprai identificare e manipolare variabili fattoriali, visualizzare rapidamente ed efficacemente i tuoi dati e comunicare i risultati in modo chiaro. Pronto a categorizzare?

Prerequisiti

Reshaping Data with tidyr

Introduzione alle variabili fattoriali

In questo capitolo scoprirai tutto sui fattori. Vedrai la differenza tra variabili categoriali e ordinali, come R le rappresenta e come ispezionarle per trovare numero e nomi dei livelli. Infine, scoprirai come forcats, un pacchetto del tidyverse, può migliorare i tuoi grafici permettendoti di riordinare rapidamente le variabili in base alla loro frequenza.

Descrizione del corso

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