Sari la conținutul principal
AcasăR

course

Categorical Data in the Tidyverse

De bazăNivel de calificare
Actualizat 01.2026
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.
Începeți Cursul Gratuit
RData Manipulation
4 oră
13 videos
44 exercises
3,600 XP
16,475
Declarație de realizare

Creează-ți contul gratuit

sau

Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Group

Training a Team?

Try for Business

Descrierea cursului

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!

Cerințe preliminare

Reshaping Data with tidyr
1

Introduction to Factor Variables

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.
Începeți Capitolul
2

Manipulating Factor Variables

You’ll continue to dive into the forcats package, learning how to change the order and names of levels and even collapse them into one another.
Începeți Capitolul
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.
Începeți Capitolul
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.
Începeți Capitolul
Categorical Data in the Tidyverse
Curs
finalizat

Obțineți o Declarație de Realizări

Adaugă aceste acreditări la profilul, CV-ul sau profilul tău LinkedIn
Distribuie-l pe rețelele sociale și în evaluarea performanței taleÎnscrie-te Acum

Alătură-te 19 milioane de cursanți și începe Categorical Data in the Tidyverse chiar azi!

Creează-ți contul gratuit

sau

Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.