Перейти к основному контенту

Курс

Категориальные данные в Tidyverse

Начальный4 ч

R4 ч{count, plural, one {# видео} few {# видео} many {# видео} other {# видео}}{count, plural, one {# упражнение} few {# упражнения} many {# упражнений} other {# упражнения}}3,600 XP16,636Заявление об успешном завершении

Создайте бесплатный аккаунт

Продолжить с Google
или
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, наш Политика конфиденциальности и что ваши данные хранятся в США.

Любимый инструмент учащихся тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

В работе специалиста по данным нередко встречаются нечисловые данные: должности, ответы на опросы, демографические сведения. В R для их представления используются специальные объекты — факторы. Этот курс поможет вам уверенно работать с ними с помощью пакета tidyverse forcats. Мы также обратимся к другим пакетам tidyverse — ggplot2, dplyr, stringr и tidyr — и будем работать с реальными наборами данных: данными о перелётах fivethirtyeight и опросом Kaggle «State of Data Science and ML Survey». По окончании курса вы сможете находить и преобразовывать факторные переменные, быстро и эффективно визуализировать данные и убедительно представлять результаты. Начинаем!

Предварительные требования

Программа

Структура курса

1

Введение в факторные переменные

В этой главе вы познакомитесь с факторами. Вы узнаете, чем категориальные переменные отличаются от порядковых, как R их представляет и как изучать уровни факторов — их количество и названия. Наконец, вы увидите, как пакет forcats из tidyverse помогает улучшать графики, позволяя быстро упорядочивать переменные по частоте.
Начать главу
3

Создание факторных переменных

Освоив forcats, вы расширите свои знания в области tidyverse: изучите и закрепите функции из dplyr, tidyr и stringr. С помощью ggplot2 вы будете совершенствовать графики — переводить оси в процентный масштаб, редактировать расположение текста и многое другое.
Начать главу
R

Категориальные данные в Tidyverse

Курс
завершён

Получить справку об окончании курса

Записаться

Развивайте навыки работы с данными с DataCamp для мобильных устройств

Продолжайте учиться в любом месте с мобильными курсами и ежедневными 5-минутными практическими заданиями.