After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Deze ggplot2-cursus bouwt voort op je kennis uit de introductiecursus om betekenisvolle, verklarende grafieken te maken. Statistieken worden on the fly berekend en je ziet hoe Coordinates en Facets helpen bij de communicatie. Je verkent ook best practices voor datavisualisatie met ggplot2, zodat je goed begrijpt wat werkt en waarom. Aan het einde van de cursus heb je alle tools om een aangepaste plotfunctie te maken om een grote gegevensset te verkennen, waarbij je statistiek en sterke visuals combineert.
Vereisten
Curriculum
Cursusoverzicht
1
Statistiek
Een beeld zegt meer dan duizend woorden. Daarom is R ggplot2 zo’n krachtig hulpmiddel voor grafische data-analyse. In dit hoofdstuk ga je van simpelweg data plotten naar het toepassen van diverse statistische methoden. Denk aan verschillende lineaire modellen, beschrijvende en inferentiële statistiek (gemiddelde, standaarddeviatie en betrouwbaarheidsintervallen) en aangepaste functies.
- Stats met geoms50 XP
- Vloeiend verloop (smoothing)100 XP
- Groepeer-variabelen100 XP
- stat_smooth aanpassen100 XP
- stat_smooth aanpassen (2)100 XP
- Statistieken: som en kwartiel50 XP
- Kwantielen100 XP
- stat_sum gebruiken100 XP
- Stats buiten geoms50 XP
- Voorbereiding100 XP
- Positieobjecten gebruiken100 XP
- Variaties plotten100 XP
2
Coördinaten
De lagen voor coördinaten bieden specifieke en zeer nuttige tools om data efficiënt en nauwkeurig te communiceren. We bekijken hier verschillende manieren om deze lagen effectief te gebruiken, zodat je lognormale gegevenssets, variabelen met een eenheid en periodieke data helder kunt visualiseren.
3
Facetten
Met facetten kun je grafieken opsplitsen in meerdere vakken, die elk een subset van de gegevensset tonen. Je leert hier hoe je facetten kunt wrappen en in een raster rangschikken, en hoe je aangepaste labels toevoegt.
4
Best practices
Nu je de technische vaardigheden hebt om sterke visualisaties te maken, is het belangrijk dat je ze zo betekenisvol mogelijk maakt. In dit hoofdstuk bekijk je drie soort grafieken die in de dataviz-community vaak worden afgeraden: heatmaps, taartdiagrammen en dynamite plots. Je leert welke valkuilen daarbij horen en hoe je voorkomt dat je deze fouten zelf maakt.
R
Gevorderde datavisualisatie met ggplot2
Cursus
voltooid
