Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Ahora que ya dominas lo básico del análisis de redes, es momento de ver cómo aplicar esos conceptos a grandes conjuntos de datos del mundo real. Trabajarás en tres estudios de caso diferentes, cada uno basado en lo que hiciste anteriormente. Estos estudios de caso usan tipos de datos que verás tanto en entornos académicos como en la industria. Exploraremos algunos de los retos computacionales y de visualización que encontrarás y cómo superarlos. Seguirás ampliando tus conocimientos de igraph, y además aprovecharemos otras bibliotecas de visualización que te ayudarán a llevar tus visualizaciones a la web.
Requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Explorar grafos a lo largo del tiempo
En este capítulo explorarás un subconjunto de un grafo de compras de Amazon. Partirás de lo que ya has aprendido para identificar productos importantes y descubrir qué impulsa las compras. También analizarás cómo pueden cambiar los grafos a lo largo del tiempo examinándolos en distintos periodos temporales.
2
¿Cómo habla la gente de R en Twitter?
En esta lección explorarás datos de Twitter sobre R analizando conversaciones que usan "#rstats". Primero revisarás los datos en bruto y pensarás cómo quieres construir tu grafo. Hay varias formas de hacerlo y veremos dos: retuits y menciones. Construirás esos grafos y luego los compararás con varias métricas.
3
Bicicletas compartidas en Chicago
En este capítulo analizarás datos de una red de bicicletas compartidas de Chicago. Partiremos de los conceptos ya cubiertos en el curso introductorio y añadiremos algunos nuevos para trabajar con grafos con aristas ponderadas. También comenzarás con datos en un formato algo más bruto y verás cómo construir tu grafo a partir de una fuente de datos que podrías encontrar.
4
Otras formas de visualizar datos de grafos
Hasta ahora todo lo que hemos hecho ha sido utilizando el trazado de igraph. Ofrece muchas formas potentes de representar tus datos de grafos. Sin embargo, muchas personas prefieren trabajar con otros entornos de gráficos como ggplot2, o incluso marcos interactivos como d3.js. En esta lección verás otras bibliotecas de gráficos que se basan en el ecosistema de ggplot2. También revisarás otros métodos no tipo "maraña" como los hive plots, además de crear gráficos interactivos y animados.
R
Estudios de caso: análisis de redes en R
Curso
completado
