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Visualización intermedia de datos con ggplot2

Aprende a usar facetas, sistemas de coordenadas y estadísticas en ggplot2 para crear gráficos explicativos.

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Descripción del curso

Este curso de ggplot2 se basa en tus conocimientos del curso introductorio para producir gráficos explicativos significativos. Las estadísticas se calcularán sobre la marcha y verás cómo las Coordenadas y las Facetas ayudan en la comunicación. También explorarás los detalles de las mejores prácticas de visualización de datos con ggplot2 para asegurarte de que comprendes bien qué funciona y por qué. Al final del curso, tendrás todas las herramientas necesarias para crear una función de trazado personalizada para explorar un gran conjunto de datos, combinando estadísticas y excelentes efectos visuales.
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Científico de datos asociado in R

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Visualización de datos in R

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  1. 1

    Estadísticas

    Gratuito

    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 del simple trazado de datos a la aplicación de diversos métodos estadísticos. Incluyen diversos modelos lineales, estadísticas descriptivas e inferenciales (media, desviación típica e intervalos de confianza) y funciones personalizadas.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Estadísticas con geoms
    50 xp
    Alisado
    100 xp
    Agrupación de variables
    100 xp
    Modificar stat_smooth
    100 xp
    Modificar stat_smooth (2)
    100 xp
    Estadísticas: suma y cuantil
    50 xp
    Cuantiles
    100 xp
    Utilizar stat_sum
    100 xp
    Estadísticas fuera de los geoms
    50 xp
    Preparativos
    100 xp
    Utilizar objetos de posición
    100 xp
    Variaciones de trazado
    100 xp
  2. 2

    Coordenadas

    Las capas de Coordenadas ofrecen herramientas específicas y muy útiles para comunicar datos con eficacia y precisión. Aquí veremos las distintas formas de utilizar eficazmente estas capas, para que puedas visualizar claramente conjuntos de datos lognormales, variables con unidades y datos periódicos.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 4

    Buenas prácticas

    Ahora que tienes las habilidades técnicas para hacer grandes visualizaciones, es importante que las hagas tan significativas como sea posible. En este capítulo, repasarás tres tipos de gráficos que suelen desaconsejarse en la comunidad de visualización de datos: los mapas de calor, los gráficos circulares y los gráficos dinamita. Aprenderás las trampas de estas tramas y cómo evitar cometer esos errores tú mismo.

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colaboradores

Collaborator's avatar
Richie Cotton

requisitos previos

Introduction to Data Visualization with ggplot2
Rick Scavetta HeadshotRick Scavetta

Rick Scavetta is a co-founder of Scavetta Academy.

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