Introducción a la visualización de datos con ggplot2
Comience El Curso Gratis4 Horas14 Videos52 Ejercicios
Crea Tu Cuenta Gratuita
o
Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.¿Entrenar a 2 o más personas?Pruebe DataCamp para empresas
Preferido por estudiantes en miles de empresas
Descripción del curso
La capacidad de producir visualizaciones de datos significativas y bellas es una parte esencial de tu conjunto de habilidades como científico de datos. Este curso, el primer tutorial de visualización de datos en R de la serie, te introduce en los principios de las buenas visualizaciones y en la gramática de los conceptos de trazado gráfico implementados en el paquete ggplot2. ggplot2 se ha convertido en la herramienta a la que acudir para realizar trazados flexibles y profesionales en R. Aquí examinaremos las tres primeras capas esenciales para realizar un trazado: Datos, Estética y Geometrías. Al final del curso serás capaz de realizar tramas exploratorias complejas.
Empresas
¿Entrenar a 2 o más personas?
Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y másEn las siguientes pistas
Visualización de datos con R
Ir a la pista- 1
Introducción
GratuitoEn este capítulo te pondremos en el estado de ánimo adecuado para desarrollar visualizaciones significativas con R. Entenderás que, como herramienta de comunicación, las visualizaciones requieren que pienses primero en tu público. También conocerás los fundamentos de ggplot2: los 7 elementos gramaticales diferentes (capas) y los mapeados estéticos.
Introducción50 xpExplora y explica50 xpDibujar tu primera parcela100 xpLos tipos de columnas de datos afectan a los tipos de gráficos100 xpLa gramática de los gráficos50 xpAsignar columnas de datos a la estética100 xpComprender las variables50 xpcapas ggplot250 xpAñadir geometrías100 xpCambiar un geom o todos los geom100 xpGuardar parcelas como variables100 xp - 2
Estética
Los mapeados estéticos son la piedra angular del concepto de gramática del trazado gráfico. Aquí es donde se produce la magia: convertir los datos continuos y categóricos en escalas visuales que permitan acceder a una gran cantidad de información en muy poco tiempo. En este capítulo comprenderás cómo elegir los mejores mapeados estéticos para tus datos.
Estética visible50 xpTodo sobre la estética: color, forma y tamaño100 xpTodo sobre estética: color vs. relleno100 xpTodo sobre la estética: comparar la estética100 xpEstética para variables categóricas y continuas50 xpUtilizar atributos50 xpTodo sobre los atributos: color, forma, tamaño y alfa100 xpTodo sobre los atributos: conflictos con la estética100 xpA por todas100 xpModificar la estética50 xpActualizar las etiquetas estéticas100 xpEstablecer una estética ficticia100 xpBuenas prácticas estéticas50 xpAsignaciones adecuadas50 xp - 3
Geometrías
La geometría de una parcela dicta qué elementos visuales se utilizarán. En este capítulo, te familiarizarás con las geometrías utilizadas en los tres tipos de gráficos más comunes que encontrarás: gráficos de dispersión, de barras y de líneas. Veremos distintas formas de construir estas tramas.
Gráficos de dispersión50 xpSobretrazado 1: grandes conjuntos de datos100 xpSobretrazado 2: Valores alineados100 xpSobretrazado 3: Datos de baja precisión100 xpSobretrazado 4: Datos enteros100 xpHistogramas50 xpDibujar histogramas100 xpPosiciones en los histogramas100 xpTramas de barras50 xpPosición en gráficos de barras y columnas100 xpGráficos de barras superpuestos100 xpGráficos de barras: paleta de colores secuencial100 xpGráficos lineales50 xpGráficos lineales básicos100 xpMúltiples series temporales100 xp - 4
Temas
En este capítulo, exploraremos cómo comprender la estructura de tus datos facilita mucho la visualización de los mismos. Además, es hora de poner bonitas nuestras parcelas. Este es el último paso del proceso de visibilización de datos. La capa Temas te permitirá hacer gráficos con calidad de publicación directamente en R. En el próximo curso veremos algunas capas adicionales para añadir más variables a tus gráficos.
Temas desde cero50 xpMover la leyenda100 xpModificar elementos del tema100 xpModificar los espacios en blanco100 xpFlexibilidad temática50 xpTemas incorporados100 xpExplorar ggthemes100 xpTemas de ambientación100 xpParcelas con calidad de publicación100 xpTramas explicativas eficaces50 xpUtilizar geoms para gráficos explicativos100 xpUso de annotate() para adornos100 xp
Empresas
¿Entrenar a 2 o más personas?
Obtenga acceso de su equipo a la biblioteca completa de DataCamp, con informes centralizados, tareas, proyectos y másEn las siguientes pistas
Visualización de datos con R
Ir a la pistaColaboradores
Requisitos Previos
Introduction to the TidyverseRick Scavetta
Ver Mas
Rick Scavetta is a co-founder of Scavetta Academy.
¿Qué tienen que decir otros alumnos?
¡Únete a 13 millones de estudiantes y empieza Introducción a la visualización de datos con ggplot2 hoy mismo!
Crea Tu Cuenta Gratuita
o
Al continuar, acepta nuestros Términos de uso, nuestra Política de privacidad y que sus datos se almacenan en los EE. UU.