Kursus
Memvisualisasikan Data Geospasial di R
MenengahTingkat Keterampilan
Diperbarui 11/2025RData Visualization4 jam15 videos58 Latihan5,000 XP29,635Bukti Prestasi
Buat Akun Gratis Anda
atau
Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan
Pelatihan untuk 2 orang atau lebih?
Coba DataCamp for BusinessDeskripsi Kursus
Di mana sebaiknya Anda membeli rumah agar mendapatkan nilai terbaik untuk uang Anda? Langkah pertama mungkin membuat peta, tetapi analisis spasial di R bisa terasa menakutkan karena objek data yang sering kali rumit.
Kursus ini akan memperkenalkan Anda pada data spasial dengan mulai dari objek yang sudah Anda kenal, yaitu data frame, sebelum memperkenalkan objek khusus dari paket sp dan raster yang digunakan untuk merepresentasikan data spasial untuk analisis di R. Anda akan belajar membaca, menelusuri, dan memanipulasi objek-objek ini dengan hasil akhir berupa kemampuan menggunakan paket tmap untuk membuat peta.
Pada akhir kursus, Anda akan membuat peta penjualan properti di sebuah kota kecil, populasi negara-negara di dunia, sebaran penduduk di wilayah Timur Laut AS, dan pendapatan median di lingkungan-lingkungan Kota New York.
Persyaratan
Introduction to RIntroduction to Data Visualization with ggplot21
Basic mapping with ggplot2 and ggmap
We'll dive in by displaying some spatial data -- property sales in a small US town -- using ggplot2 and we'll introduce you to the ggmap package as a quick way to add spatial context to your plots. We'll talk about what makes spatial data special and introduce you to the common types of spatial data we'll be working with throughout the course.
2
Point and polygon data
You can get a long way with spatial data stored in data frames, but it makes life easier if they are stored in special spatial objects. In this chapter we'll introduce you to the spatial object classes provided by the sp package, particularly for point and polygon data. You'll learn how to explore and subset these objects by exploring a world map. The reward for learning about these object classes: we'll show you the package tmap which requires spatial objects as input, but makes creating maps really easy! You'll finish up by making a map of the world's population.
3
Raster data and color
While the sp package provides some classes for raster data, the raster package provides more useful classes. You'll be introduced to these classes and their advantages and then learn to display them. The examples continue with the theme of population from Chapter 2, but you'll look at some much finer detail datasets, both spatially and demographically. In the second half of the chapter you'll learn about color -- an essential part of any visual display, but especially important for maps.
4
Data import and projections
In this chapter you'll follow the creation of a visualization from raw spatial data files to adding a credit to a map. Along the way, you'll learn how to read spatial data into R, more about projections and coordinate reference systems, how to add additional data to a spatial object, and some tips for polishing your maps.
Memvisualisasikan Data Geospasial di R
Kursus Selesai
Memperoleh Surat Keterangan Prestasi
Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV AndaBagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar Sekarang
Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Memvisualisasikan Data Geospasial di R Hari Ini!
Buat Akun Gratis Anda
atau
Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile
Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.