Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Como cientista de dados, você vai frequentemente trabalhar com dados não numéricos, como cargos, respostas de pesquisas ou informações demográficas. O R tem uma forma especial de representá-los, chamada factors, e este curso vai ajudar você a dominar o trabalho com eles usando o forcats, do tidyverse. Também vamos usar outros pacotes do tidyverse, incluindo ggplot2, dplyr, stringr e tidyr, além de conjuntos de dados do mundo real, como o conjunto de voos do fivethirtyeight e a pesquisa State of Data Science and ML do Kaggle. Ao final do curso, você será capaz de identificar e manipular variáveis fator, visualizar seus dados de forma rápida e eficiente e comunicar seus resultados com clareza. Prepare-se para categorizar!
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Introdução às Variáveis Fator
Neste capítulo, você vai aprender tudo sobre factors. Você vai descobrir a diferença entre variáveis categóricas e ordinais, como o R as representa e como inspecioná-las para encontrar o número e os nomes dos níveis. Por fim, você vai ver como o forcats, um pacote do tidyverse, pode melhorar seus gráficos ao permitir reordenar rapidamente variáveis pela sua frequência.
- Introdução às variáveis qualitativas50 XP
- Reconhecendo variáveis fator100 XP
- Variáveis qualitativas na teoria50 XP
- Entendendo suas variáveis qualitativas50 XP
- Obtendo o número de níveis100 XP
- Examinando o número de níveis100 XP
- Examinando níveis100 XP
- Criando gráficos melhores50 XP
- Reordenando uma variável pela sua frequência100 XP
- Ordenando uma variável por outra100 XP
2
Manipulando Variáveis Fator
Você continuará explorando o pacote forcats, aprendendo a mudar a ordem e os nomes dos níveis e até a agrupá-los uns nos outros.
3
Criando Variáveis Fator
Depois de entender bem o forcats, você vai expandir para o restante do tidyverse, aprendendo e revisando funções do dplyr, tidyr e stringr. Você vai aprimorar gráficos com o ggplot2, alterando eixos para escalas percentuais, ajustando a formatação do texto e muito mais.
4
Estudo de Caso sobre Etiqueta em Voos
Neste capítulo final, você vai aplicar tudo o que aprendeu em um estudo de caso. Vai aprender mais sobre trabalhar com strings e resumir dados, e então reproduzir um gráfico de qualidade de publicação do 538.
R
Dados Categóricos no Tidyverse
Curso
concluído
