Build your ultimate AI agent
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.
- Введение в качественные переменные50 XP
- Распознавание факторных переменных100 XP
- Качественные переменные: теория50 XP
- Знакомство с качественными переменными50 XP
- Получение количества уровней100 XP
- Изучение количества уровней100 XP
- Изучение уровней100 XP
- Улучшаем графики50 XP
- Упорядочивание переменной по частоте100 XP
- Упорядочивание одной переменной по другой100 XP
2
Работа с факторными переменными
Вы продолжите изучение пакета forcats и научитесь изменять порядок и названия уровней, а также объединять их друг с другом.
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.
4
Практический пример: этикет на борту самолёта
В заключительной главе вы применёте всё, что изучили, на практике. Вы узнаете больше о работе со строками и обобщении данных, а затем воспроизведёте график публикационного качества в стиле 538.
R
Категориальные данные в Tidyverse
Курс
завершён
