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InicioRIntroducción a la visualización de datos con ggplot2

Introducción a la visualización de datos con ggplot2

Aprende a crear visualizaciones de datos significativas y hermosas con ggplot2 entendiendo la gramática gráfica.

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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.
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Visualización de datos con R

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  1. 1

    Introducción

    Gratuito

    En 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.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Introducción
    50 xp
    Explora y explica
    50 xp
    Dibujar tu primera parcela
    100 xp
    Los tipos de columnas de datos afectan a los tipos de gráficos
    100 xp
    La gramática de los gráficos
    50 xp
    Asignar columnas de datos a la estética
    100 xp
    Comprender las variables
    50 xp
    capas ggplot2
    50 xp
    Añadir geometrías
    100 xp
    Cambiar un geom o todos los geom
    100 xp
    Guardar parcelas como variables
    100 xp
  2. 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.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 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.

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Sets De Datos

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Colaboradores

Collaborator's avatar
Shon Inouye
Collaborator's avatar
Jonathan Ng
Collaborator's avatar
Richie Cotton
Rick Scavetta HeadshotRick Scavetta

Rick Scavetta is a co-founder of Scavetta Academy.

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