Name: Introduction à la visualisation de données avec ggplot2
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Description du cours

Savoir produire des visualisations de données pertinentes et esthétiques est une compétence essentielle pour tout data scientist. Ce cours, premier tutoriel de visualisation de données en R de la série, vous présente les principes d'une bonne visualisation et la grammaire graphique mise en œuvre dans le package ggplot2. ggplot2 est devenu l'outil de référence pour créer des graphiques flexibles et professionnels en R. Ici, nous examinerons les trois premières couches indispensables pour construire un graphique : Data, Aesthetics et Geometries. À la fin du cours, vous serez en mesure de produire des graphiques exploratoires complexes.Les vidéos contiennent des transcriptions que vous pouvez afficher en cliquant sur « Show transcript » en bas à gauche des vidéos. Le glossaire du cours se trouve à droite, dans la section Ressources. Pour obtenir des crédits CPE, vous devez terminer le cours et atteindre un score de 70 % à l'évaluation qualifiée. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur l'encadré des crédits CPE à droite.

Prérequis

Introduction to the Tidyverse

Programme de formation

Plan du cours

Introduction

Dans ce chapitre, nous allons vous mettre dans le bon état d'esprit pour créer des visualisations pertinentes avec R. Vous comprendrez qu'en tant qu'outil de communication, une visualisation vous oblige à penser d'abord à votre public. Vous découvrirez aussi les bases de ggplot2 : les 7 éléments (couches) de la grammaire et les mappages esthétiques.

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Aesthetics

Les mappages esthétiques sont la pierre angulaire de la grammaire graphique. C'est là que l'essentiel se joue : convertir des données continues et catégorielles en échelles visuelles qui donnent accès à une grande quantité d'informations en très peu de temps. Dans ce chapitre, vous apprendrez à choisir les meilleurs mappages esthétiques pour vos données.

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Geometries

La géométrie d'un graphique détermine les éléments visuels utilisés. Dans ce chapitre, nous vous familiariserons avec les géométries employées dans les trois types de graphiques les plus courants : nuages de points, histogrammes et graphiques en barres. Nous verrons différentes manières de construire ces graphiques.

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Themes

Dans ce chapitre, nous verrons comment une bonne compréhension de la structure de vos données facilite grandement la visualisation. Et c'est le moment d'embellir nos graphiques. C'est la dernière étape du processus de data viz. La couche Themes vous permettra de produire des graphiques de qualité publication directement dans R. Dans le cours suivant, nous ajouterons des couches supplémentaires pour intégrer davantage de variables à vos graphiques.