Pular para o conteúdo principal
Página inicialRCategorical Data in the Tidyverse

Categorical Data in the Tidyverse

Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

Comece O Curso Gratuitamente
4 Horas13 Videos44 Exercicios
14.181 AprendizesTrophyDeclaração de Realização

Crie sua conta gratuita

GoogleLinkedInFacebook

ou

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.
GroupTreinar 2 ou mais pessoas?Experimente o DataCamp For Business

Amado por alunos de milhares de empresas


Descrição do Curso

As a data scientist, you will often find yourself working with non-numerical data, such as job titles, survey responses, or demographic information. R has a special way of representing them, called factors, and this course will help you master working with them using the tidyverse package forcats. We’ll also work with other tidyverse packages, including ggplot2, dplyr, stringr, and tidyr and use real world datasets, such as the fivethirtyeight flight dataset and Kaggle’s State of Data Science and ML Survey. Following this course, you’ll be able to identify and manipulate factor variables, quickly and efficiently visualize your data, and effectively communicate your results. Get ready to categorize!
Para Empresas

GroupTreinar 2 ou mais pessoas?

Obtenha acesso à biblioteca completa do DataCamp, com relatórios, atribuições, projetos e muito mais centralizados
Experimente O DataCamp for BusinessPara uma solução sob medida , agende uma demonstração.

Nas seguintes faixas

Fundamentos do Tidyverse com R

Ir para a trilha
  1. 1

    Introduction to Factor Variables

    Grátis

    In this chapter, you’ll learn all about factors. You’ll discover the difference between categorical and ordinal variables, how R represents them, and how to inspect them to find the number and names of the levels. Finally, you’ll find how forcats, a tidyverse package, can improve your plots by letting you quickly reorder variables by their frequency.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Introduction to qualitative variables
    50 xp
    Recognizing factor variables
    100 xp
    Qualitative variables in theory
    50 xp
    Understanding your qualitative variables
    50 xp
    Getting number of levels
    100 xp
    Examining number of levels
    100 xp
    Examining levels
    100 xp
    Making better plots
    50 xp
    Reordering a variable by its frequency
    100 xp
    Ordering one variable by another
    100 xp
  2. 3

    Creating Factor Variables

    Having gotten a good grasp of forcats, you’ll expand out to the rest of the tidyverse, learning and reviewing functions from dplyr, tidyr, and stringr. You’ll refine graphs with ggplot2 by changing axes to percentage scales, editing the layout of the text, and more.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 4

    Case Study on Flight Etiquette

    In this final chapter, you’ll take all that you’ve learned and apply it in a case study. You’ll learn more about working with strings and summarizing data, then replicate a publication quality 538 plot.

    Reproduzir Capítulo Agora
Para Empresas

GroupTreinar 2 ou mais pessoas?

Obtenha acesso à biblioteca completa do DataCamp, com relatórios, atribuições, projetos e muito mais centralizados

Nas seguintes faixas

Fundamentos do Tidyverse com R

Ir para a trilha

Conjuntos De Dados

538 Flying Etiquette surveyKaggle multiple choice responses

Colaboradores

Collaborator's avatar
Chester Ismay
Collaborator's avatar
Becca Robins
Emily Robinson HeadshotEmily Robinson

Senior Data Scientist, Game Data Pros

Veja Mais

O que os outros alunos têm a dizer?

Junte-se a mais de 14 milhões de alunos e comece Categorical Data in the Tidyverse hoje mesmo!

Crie sua conta gratuita

GoogleLinkedInFacebook

ou

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.