これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
この ggplot2 コースでは、入門コースで学んだ知識を基に、意味のある説明的なプロットを作成します。統計量をその場で計算し、Coordinates や Facets がコミュニケーションにどう役立つかを見ていきます。さらに、ggplot2 によるデータ可視化のベストプラクティスも掘り下げ、何がうまくいき、なぜそうなるのかをしっかり理解できるようにします。コースの最後には、統計と優れたビジュアルを組み合わせて大規模データを探索する、カスタムのプロット関数を作成するためのツールが一通り身につきます。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
Statistics
一枚の図は百の言葉に勝る――だからこそ、R の ggplot2 はグラフィカルなデータ解析にとても強力です。この章では、単にデータを描く段階から一歩進んで、さまざまな統計手法を適用していきます。線形モデルのバリエーション、記述統計と推測統計（平均、標準偏差、信頼区間）、そしてカスタム関数などを扱います。
2
Coordinates
Coordinates レイヤーは、データを効率的かつ正確に伝えるための、特定かつ便利なツールを提供します。ここでは、これらのレイヤーを効果的に使うさまざまな方法を学び、対数正規分布のデータセット、単位を持つ変数、周期データを明瞭に可視化できるようにします。
3
Facets
Facets を使うと、プロットを複数のペインに分割し、データセットのサブセットをそれぞれに表示できます。ここでは、facet のラップやグリッド配置の方法に加えて、ラベルをカスタマイズする方法を学びます。
4
Best Practices
優れた可視化を作るための技術が身についた今こそ、プロットをできる限り意味のあるものにすることが重要です。この章では、データ可視化のコミュニティで非推奨とされることが多い3種類のプロット（ヒートマップ、円グラフ、ダイナマイトプロット）を振り返ります。これらのプロットに潜む落とし穴と、自分で同じ失敗をしないための回避策を学びます。
R
ggplot2 中級データ可視化
コース修了
