Tidyverse'te Kategorik Veriler

TemelBeceri Seviyesi

Güncel 01.2026

Sınıflandırmaya hazır olun! Bu kursta, Tidyverse ortamını kullanarak iş unvanları veya anket yanıtları gibi sayısal olmayan verilerle çalışacaksınız.

Kurs Açıklaması

Bir veri bilimci olarak, sık sık meslek unvanları, anket yanıtları veya demografik bilgiler gibi sayısal olmayan verilerle çalışacaksın. R, bunları temsil etmenin özel bir yoluna sahiptir: faktörler. Bu kursta, tidyverse paketi forcats ile faktörlerle çalışmayı öğreneceksin. Ayrıca ggplot2, dplyr, stringr ve tidyr gibi diğer tidyverse paketleriyle de çalışacak ve fivethirtyeight uçuş veri seti ile Kaggle’ın State of Data Science and ML Survey gibi gerçek dünya veri kümelerini kullanacağız. Bu kursun sonunda, faktör değişkenlerini tanımlayıp dönüştürebilecek, verilerini hızlı ve verimli bir şekilde görselleştirebilecek ve sonuçlarını etkili biçimde aktarabileceksin. Hazır mısın? Haydi kategorize edelim!

Önkoşullar

Reshaping Data with tidyr

Faktör Değişkenlere Giriş

Bu bölümde faktörler hakkında her şeyi öğreneceksin. Kategorik ve sıralı (ordinal) değişkenler arasındaki farkı, R’nin bunları nasıl temsil ettiğini ve seviyelerin sayılarını ve adlarını bulmak için nasıl inceleyeceğini keşfedeceksin. Son olarak, tidyverse paketi forcats’in, değişkenleri frekanslarına göre hızla yeniden sıralamana olanak tanıyarak grafiklerini nasıl iyileştirebileceğini göreceksin.

Kurs Açıklaması

Başarı Belgesi Kazanın

Bugün .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Tidyverse'te Kategorik Veriler eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Tidyverse'te Kategorik Veriler eğitimine başlayın!