Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
¿Dónde deberías comprar una casa para que tu dinero rinda más? Un primer paso podría ser crear un mapa, pero el análisis espacial en R puede imponer respeto por los objetos complejos en los que suelen estar los datos.
Este curso te presentará los datos espaciales empezando por objetos que ya conoces, los data frames, antes de introducirte en los objetos especiales de los paquetes sp y raster que se usan para representar datos espaciales en R. Aprenderás a leer, explorar y manipular estos objetos con la gran recompensa de poder usar el paquete tmap para crear mapas.
Al finalizar el curso habrás creado mapas de ventas de propiedades en un pequeño pueblo, de la población de los países del mundo, de la distribución de personas en el noreste de Estados Unidos y de la renta mediana en los barrios de la ciudad de Nueva York.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Cartografía básica con ggplot2 y ggmap
Empezaremos visualizando algunos datos espaciales —ventas de propiedades en un pequeño pueblo de EE. UU.— usando ggplot2, y te presentaremos el paquete ggmap como una forma rápida de añadir contexto espacial a tus gráficos. Hablaremos de qué hace especiales a los datos espaciales y te presentaremos los tipos comunes de datos espaciales con los que trabajaremos a lo largo del curso.
- Introducción a los datos espaciales50 XP
- Obtener un mapa de fondo100 XP
- Juntándolo todo100 XP
- Información a través de las estéticas100 XP
- Opciones útiles de get_map() y ggmap()50 XP
- Mapas diferentes100 XP
- Aprovecha las fortalezas de ggplot2100 XP
- Una alternativa rápida100 XP
- Tipos comunes de datos espaciales50 XP
- Dibujar polígonos100 XP
- Mapa coroplético100 XP
- Datos ráster como un mapa de calor100 XP
2
Datos de puntos y polígonos
Puedes avanzar mucho con datos espaciales almacenados en data frames, pero la vida es más fácil si se guardan en objetos espaciales específicos. En este capítulo te presentaremos las clases de objetos espaciales que ofrece el paquete sp, especialmente para datos de puntos y polígonos. Aprenderás a explorar y filtrar estos objetos trabajando con un mapa del mundo. La recompensa por aprender sobre estas clases de objetos: te mostraremos el paquete tmap, que requiere objetos espaciales como entrada, pero facilita muchísimo crear mapas. Terminarás elaborando un mapa de la población mundial.
3
Datos ráster y color
Aunque el paquete sp proporciona algunas clases para datos ráster, el paquete raster ofrece clases más útiles. Te presentaremos estas clases y sus ventajas y, después, aprenderás a mostrarlas. Los ejemplos continúan con el tema de población del Capítulo 2, pero verás conjuntos de datos mucho más detallados, tanto espacial como demográficamente. En la segunda mitad del capítulo aprenderás sobre el color: una parte esencial de cualquier visualización, y especialmente importante en los mapas.
4
Importación de datos y proyecciones
En este capítulo seguirás la creación de una visualización desde archivos espaciales en bruto hasta añadir un crédito en un mapa. Por el camino, aprenderás a leer datos espaciales en R, más sobre proyecciones y sistemas de referencia de coordenadas, cómo añadir datos adicionales a un objeto espacial y algunos consejos para pulir tus mapas.
R
Visualización de datos geoespaciales en R
Curso
completado
