Name: R में Trelliscope के साथ बिग डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन
Rating: 4.767441860465116 (43 reviews)

कोर्स विवरण

आपने ggplot2 सीखकर अपनी विज़ुअलाइज़ेशन स्किल्स निखार ली हैं, अब बड़े डेटासेट्स से निपटने का समय है। इस कोर्स में, आप बिग डेटा को विज़ुअलाइज़ करने की कई तकनीकें सीखेंगे, खास तौर पर स्केलेबल विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक faceting पर ध्यान रहेगा। आप सीखेंगे कि trelliscopejs R पैकेज में लागू Trelliscope अप्रोच का उपयोग करके इस तकनीक को काम में कैसे लाया जाए। Trelliscope, मानक R वर्कफ़्लो में बखूबी फिट होता है और इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन बनाता है, जिनसे आप अपने डेटा को विस्तार से विज़ुअली एक्सप्लोर कर सकते हैं। इस कोर्स के अंत तक, आप बड़े डेटासेट्स की इंटरैक्टिव exploratory डिस्प्ले आसानी से बना पाएँगे, जो आपको और आपके सहकर्मियों को डेटा से नए insights पाने में मदद करेंगी।

पूर्वापेक्षाएँ

Introduction to the Tidyverse

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

बिग डेटा के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सामान्य रणनीतियाँ

ggplot2 का उपयोग करके बिग डेटा को प्लॉट करने की अलग-अलग रणनीतियाँ सीखें, जिनमें summary statistics की गणना और प्लॉटिंग, overplotting से निपटने की विभिन्न तकनीकें, और faceting के साथ small multiples के सिद्धांत शामिल हैं, जो आगे चलकर Trelliscope तक ले जाते हैं।

अध्याय शुरू करें

ggplot2 + TrelliscopeJS

पिछले चैप्टर में आपने देखा कि faceting किस तरह ऐसी बहुत-सी जानकारी को विज़ुअलाइज़ करने की एक सशक्त तकनीक है, जिसे किसी अर्थपूर्ण तरीके से स्वाभाविक रूप से विभाजित किया जा सकता है। अब, ggplot2 के साथ trelliscopejs पैकेज का उपयोग करके, आप सीखेंगे कि जब डेटा में partitions की संख्या इतनी अधिक हो जाए कि उन्हें एक ही स्क्रीन पर प्रभावी रूप से देखना संभव न हो, तब faceted विज़ुअलाइज़ेशन कैसे बनाएँ।

अध्याय शुरू करें

Tidyverse में Trelliscope

ggplot2 + trelliscopejs इंटरफ़ेस इस्तेमाल में आसान है, लेकिन trelliscopejs एक ऐसा faceted plotting मैकेनिज़्म भी देता है जो आपको यह चुनने में कहीं ज़्यादा लचीलापन देता है कि आप कौन-सा plotting सिस्टम इस्तेमाल करें और cognostics को कैसे specify करें। आप इस चैप्टर में इसके बारे में विस्तार से सीखेंगे!

अध्याय शुरू करें

केस स्टडी: Montreal BIXI बाइक डेटा की खोज

Montreal BIXI बाइक नेटवर्क हर बाइक राइड के लिए ओपन डेटा उपलब्ध कराता है, जिसमें राइड की तारीख, समय, अवधि, और शुरुआत व अंत के स्टेशन शामिल होते हैं। इस चैप्टर में, आप 2017 की 4 मिलियन से अधिक बाइक राइड्स के डेटा का विश्लेषण करेंगे, जो 546 स्टेशनों के बीच हुईं। इस डेटा से पूछने के लिए कई रोचक exploratory प्रश्न हैं, और आप summary statistics से लेकर विस्तृत Trelliscope विज़ुअलाइज़ेशन तक, विभिन्न exploratory विज़ुअलाइज़ेशन बनाएँगे जो आपको डेटा के बारे में दिलचस्प insights देंगे।