Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
On dit souvent qu’une image vaut mille mots. En effet, faire rayonner votre analyse ne tient pas seulement à des graphiques précis et efficaces, mais aussi à l’esthétique et à l’originalité. Ce cours vous montre comment exploiter la puissance des thèmes ggplot2 pour produire des graphiques dignes d’une publication qui se démarquent des visualisations standard. Vous verrez comment ajuster ggplot2 et en tirer le meilleur parti afin de créer des graphiques atypiques qui attirent l’attention sur les réseaux sociaux. Enfin, vous combinerez ces acquis pour produire un rapport élégant et personnalisé avec RMarkdown et CSS – le tout au sein du puissant tidyverse.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Thèmes ggplot2 personnalisés
Dans ce chapitre, vous découvrirez d’abord les données que vous utiliserez tout au long du cours : la relation entre les heures de travail hebdomadaires et la rémunération dans les pays européens, selon l’Organisation internationale du travail (OIT). Vous plongerez ensuite dans l’exploration et mettrez en évidence une corrélation frappante grâce à une visualisation exploratoire. Vous appliquerez enfin un style personnalisé à ce graphique – vous transformerez un tracé ordinaire en une visualisation à la fois esthétique et unique.
- Introduction aux données50 XP
- Fusionner les deux jeux de données100 XP
- Changer les types de variables100 XP
- Filtrer et représenter les données50 XP
- Filtrer les données pour la visualisation100 XP
- Quelques statistiques descriptives100 XP
- Un nuage de points de base100 XP
- Ajouter des libellés au graphique100 XP
- Thèmes ggplot2 personnalisés50 XP
- Appliquer un thème par défaut100 XP
- Modifier l’apparence des titres100 XP
- Modifier la couleur de fond et ajouter des marges100 XP
2
Créer une visualisation personnalisée et unique
Les diagrammes en barres, nuages de points et histogrammes sont sans doute les visualisations de données les plus courantes et efficaces. Pourtant, il existe parfois de meilleures façons de mettre en valeur, visuellement, le message que vous souhaitez transmettre à votre public. Les « dot plots » (graphiques à points) facilitent la compréhension des évolutions dans les données : par exemple, l’évolution dans le temps. Dans ce chapitre, vous construirez une visualisation personnalisée et unique qui met en avant et explique précisément un aspect de l’histoire que vous souhaitez raconter.
3
Introduction à RMarkdown
Autrefois, les chercheurs et analystes généraient des graphiques dans R, puis les copiaient laborieusement dans leurs documents LaTeX ou Word. Aujourd’hui, des rapports complets peuvent être produits et reproduits directement depuis R et RStudio avec le langage RMarkdown, qui combine blocs de code R, texte mis en forme, tableaux et graphiques. Dans ce chapitre, vous reprendrez vos constats, résultats et graphiques précédents pour les intégrer dans un tel rapport et raconter l’histoire qui doit être racontée.
4
Personnaliser votre rapport RMarkdown
Votre responsable, votre client ou votre professeur attend généralement des résultats exacts, présentés de manière claire et concise. Cependant, proposer en plus un rapport bien mis en forme et original est un atout, et RMarkdown peut être personnalisé pour y parvenir. Dans ce dernier chapitre, vous reprendrez le rapport du chapitre précédent et l’habillerez avec votre propre style, à la fois personnalisé et unique.
R
Communiquer avec les données dans le tidyverse
Cours
terminé
