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Curso

Visualización de datos intermedia con ggplot2

IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 2/2024
Aprende a utilizar facetas, sistemas de coordenadas y estadísticas en ggplot2 para crear gráficos explicativos significativos.
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RData Visualization
4 h
14 vídeos
52 Ejercicios
4,350 XP
56,510
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Descripción del curso

Este curso de ggplot2 amplía lo que aprendiste en el curso introductorio para crear gráficos explicativos con sentido. Calcularás estadísticas al vuelo y verás cómo las coordenadas y los facetados ayudan a comunicar. También explorarás en detalle las buenas prácticas de visualización de datos con ggplot2 para asegurar que entiendes qué funciona y por qué. Al final del curso, tendrás todas las herramientas para crear una función de graficado personalizada que te permita explorar un conjunto de datos grande, combinando estadísticas y grandes visuales.

Requisitos previos

Introduction to Data Visualization with ggplot2
1

Estadísticas

Una imagen vale más que mil palabras, por eso R ggplot2 es una herramienta tan potente para el análisis gráfico de datos. En este capítulo pasarás de simplemente representar datos a aplicar distintos métodos estadísticos. Esto incluye varios modelos lineales, estadísticas descriptivas e inferenciales (media, desviación estándar e intervalos de confianza) y funciones personalizadas.
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2

Coordenadas

Las capas de coordenadas ofrecen herramientas específicas y muy útiles para comunicar datos de forma eficiente y precisa. Aquí veremos distintas maneras de usar estas capas con eficacia, para que puedas visualizar con claridad conjuntos de datos lognormales, variables con unidades y datos periódicos.
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4

Buenas prácticas

Ahora que ya tienes las habilidades técnicas para crear visualizaciones de calidad, es importante que las hagas lo más significativas posible. En este capítulo, revisarás tres tipos de gráficos que la comunidad de visualización de datos suele desaconsejar: mapas de calor, gráficos de tarta y dynamite plots. Aprenderás los problemas de estos gráficos y cómo evitar cometer esos errores tú mismo.
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Visualización de datos intermedia con ggplot2
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