Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Esta es una introducción al lenguaje de programación R, centrada en un potente conjunto de herramientas conocido como Tidyverse. Aprenderás los procesos entrelazados de manipulación y visualización de datos utilizando las herramientas dplyr y ggplot2. Aprenderás a manipular datos filtrando, ordenando y resumiendo un conjunto de datos real de datos de países históricos para responder a preguntas exploratorias. Luego aprenderás a convertir estos datos procesados en gráficos de líneas, gráficos de barras, histogramas, etc., informativos con el paquete ggplot2. Conocerás el valor del análisis exploratorio de datos y la potencia de las herramientas de Tidyverse. Es una introducción adecuada para quienes no tengan experiencia previa en R y estén interesados en realizar análisis de datos.Los vídeos contienen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en «Mostrar transcripción» en la parte inferior izquierda de los vídeos.
El glosario del curso se encuentra a la derecha, en la sección de recursos.
Para obtener créditos CPE, debes completar el curso y alcanzar una puntuación del 70 % en la evaluación cualificada. Puedes acceder a la evaluación haciendo clic en la llamada de créditos CPE situada a la derecha.
Requisitos previos
Este curso no tiene requisitos previos
Programa de formación
Esquema del curso
1
Organización de datos
En este capítulo, aprenderás a hacer tres cosas con una tabla: filtrar por determinadas observaciones, disponer las observaciones en el orden deseado y mutar para añadir o cambiar una columna. Verás cómo cada uno de estos pasos te permite responder a preguntas sobre tus datos.
- El conjunto de datos gapminder50 XP
- Cargar los paquetes gapminder y dplyr100 XP
- Comprender un data frame50 XP
- El verbo filtrar50 XP
- Filtrar durante un año100 XP
- Filtrar para un país y un año100 XP
- El verbo disponer50 XP
- Disponer las observaciones por esperanza de vida100 XP
- Filtrar y disponer100 XP
- El verbo mutar50 XP
- Usar "mutar" para cambiar o crear una columna100 XP
- Combinar "filtrar", "mutar" y "disponer"100 XP
2
visualización de datos
A menudo una forma mejor de comprender y presentar los datos es un gráfico. En este capítulo, obtendrás las competencias esenciales de visualización de datos utilizando el paquete ggplot2 y verás cómo los paquetes dplyr y ggplot2 colaboran estrechamente para crear gráficos informativos.
3
Agrupar y resumir
Hasta ahora has respondido a preguntas sobre pares país-año individuales, pero puede que te interesen las agregaciones de los datos, como la esperanza de vida media de todos los países cada año. Aquí aprenderás a utilizar los verbos agrupar (por) y resumir, que descomponen grandes conjuntos de datos en resúmenes manejables.
4
Tipos de visualizaciones
En este capítulo aprenderás a crear gráficos de líneas, gráficos de barras, histogramas y gráficos de cajas. Verás cómo cada gráfico requiere métodos diferentes de manipulación y preparación de datos, y comprenderás cómo cada uno de estos tipos de gráfico desempeña un papel diferente en el análisis de datos.
R
Introducción a Tidyverse
Curso
completado
