ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
यह ggplot2 कोर्स आपके इंट्रोडक्टरी कोर्स के ज्ञान पर आधारित है ताकि आप सार्थक और समझाने वाले प्लॉट बना सकें। स्टैटिस्टिक्स ऑन-द-फ्लाई कैलकुलेट होंगे और आप देखेंगे कि Coordinates और Facets कम्युनिकेशन में कैसे मदद करते हैं। आप ggplot2 के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की बेस्ट प्रैक्टिसेज़ का भी विस्तार से अध्ययन करेंगे ताकि आप समझ सकें कि क्या काम करता है और क्यों। कोर्स के अंत तक, आपके पास एक कस्टम प्लॉटिंग फंक्शन बनाने के लिए सभी टूल होंगे, जो बड़े डेटा सेट को एक्सप्लोर करने में स्टैटिस्टिक्स और बढ़िया विजुअल्स को जोड़ता है।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Statistics
एक तस्वीर हज़ार शब्द कहती है, यही वजह है कि R ggplot2 ग्राफिकल डेटा एनालिसिस के लिए इतना पावरफुल टूल है। इस चैप्टर में, आप सिर्फ डेटा प्लॉट करने से आगे बढ़कर तरह-तरह की सांख्यिकीय विधियाँ लागू करेंगे। इनमें कई प्रकार के लीनियर मॉडल, डिस्क्रिप्टिव और इन्फ़रेंशियल स्टैटिस्टिक्स (mean, standard deviation और confidence intervals) और कस्टम फंक्शंस शामिल हैं।
2
Coordinates
Coordinates लेयर्स डेटा को कुशलता और सटीकता से कम्युनिकेट करने के लिए विशेष और बहुत उपयोगी टूल देती हैं। यहाँ हम इन लेयर्स का प्रभावी इस्तेमाल करने के अलग-अलग तरीकों को देखेंगे, ताकि आप lognormal डेटासेट्स, यूनिट्स वाले वैरिएबल्स, और periodic डेटा को साफ़ तौर पर विज़ुअलाइज़ कर सकें।
3
Facets
Facets आपको प्लॉट्स को कई पैन में बाँटने देते हैं, जिनमें से हर एक डेटासेट के सबसेट दिखाता है। यहाँ आप सीखेंगे कि facets को कैसे wrap करें और उन्हें grid में अरेंज करें, साथ ही कस्टम लेबलिंग कैसे दें।
4
Best Practices
अब जब आपके पास बेहतरीन विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की तकनीकी स्किल्स हैं, तो यह ज़रूरी है कि आप उन्हें जितना हो सके उतना अर्थपूर्ण बनाएँ। इस चैप्टर में, आप तीन प्लॉट टाइप्स की समीक्षा करेंगे जिन्हें डेटा विज़ कम्युनिटी में आमतौर पर हतोत्साहित किया जाता है: heat maps, pie charts, और dynamite plots। आप इन प्लॉट्स की कमियों को समझेंगे और यह भी कि खुद इन गलतियों से कैसे बचें।
R
इंटरमीडिएट Data Visualization with ggplot2
कोर्स
पूर्ण
