Na het volgen van deze cursussen voel ik me zeker genoeg om professionele visualisaties en dashboards te maken
Shoebur RahmanInkoopspecialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
De vaardigheid om betekenisvolle en mooie datavisualisaties te maken is een essentieel onderdeel van je toolkit als data scientist. Deze cursus, de eerste R-datavisualisatietutorial in de reeks, introduceert je in de principes van goede visualisaties en de grammar of graphics-concepten zoals geïmplementeerd in het ggplot2-pakket. ggplot2 is uitgegroeid tot de favoriete tool voor flexibele en professionele plots in R. We bekijken hier de eerste drie essentiële lagen voor het maken van een plot: Data, Aesthetics en Geometries. Aan het einde van de cursus kun je complexe, verkennende plots maken.De video’s bevatten live-transcripts die je kunt tonen door linksonder in de video’s op "Show transcript" te klikken.
De begrippenlijst van de cursus vind je rechts in de sectie met bronnen.
Om CPE-credits te behalen, moet je de cursus afronden en een score van 70% halen op de gekwalificeerde toets. Je kunt naar de toets navigeren door rechts op de CPE-credits-callout te klikken.
Vereisten
Lesprogramma
Cursusoverzicht
1
Introductie
In dit hoofdstuk zetten we je in de juiste mindset om betekenisvolle visualisaties te ontwikkelen met R. Je begrijpt dat visualisaties, als communicatiemiddel, vragen dat je eerst aan je publiek denkt. Je maakt ook kennis met de basis van ggplot2: de 7 verschillende grammaticale elementen (lagen) en aesthetic mappings.
- Introductie50 XP
- Verkennen en uitleggen50 XP
- Je eerste plot tekenen100 XP
- Datakolomtypen beïnvloeden grafiektypen100 XP
- De grammatica van graphics50 XP
- Datakolommen koppelen aan esthetiek100 XP
- Variabelen begrijpen50 XP
- ggplot2-lagen50 XP
- Geometrieën toevoegen100 XP
- Eén geom of alle geoms aanpassen100 XP
- Plots opslaan als variabelen100 XP
2
Aesthetics
Aesthetic mappings zijn de hoeksteen van het grammar of graphics-plotconcept. Hier gebeurt de magie: continue en categorische data worden omgezet naar visuele schalen die in zeer korte tijd toegang geven tot veel informatie. In dit hoofdstuk leer je hoe je de beste aesthetic mappings voor je data kiest.
3
Geometries
De geometrie van een plot bepaalt welke visuele elementen worden gebruikt. In dit hoofdstuk maak je kennis met de geometries die horen bij de drie meest voorkomende plottypen die je tegenkomt: scatterplots, staafdiagrammen en lijndiagrammen. We bekijken verschillende manieren om deze plots te maken.
4
Themes
In dit hoofdstuk onderzoeken we hoe inzicht in de structuur van je data datavisualisatie een stuk eenvoudiger maakt. En het is tijd om onze plots mooi te maken. Dit is de laatste stap in het dataviz-proces. Met de Themes-laag kun je in R direct publicatieklare plots maken. In de volgende cursus bekijken we extra lagen om meer variabelen aan je plots toe te voegen.
R
Introductie tot datavisualisatie met ggplot2
Cursus
voltooid
