After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Opis kursu
Skoro znasz już podstawy analizy sieci, czas zobaczyć, jak zastosować te koncepcje do dużych, rzeczywistych zbiorów danych. Przejdziesz przez trzy różne studia przypadków, z których każde opiera się na poprzednim. Dane, z którymi będziesz pracować, odzwierciedlają to, co napotkasz zarówno w środowisku akademickim, jak i biznesowym. Omówimy wyzwania obliczeniowe i wizualizacyjne oraz sposoby ich pokonywania. Pogłębisz znajomość igraph, ale skorzystamy też z innych bibliotek do wizualizacji, które pozwolą ci przenieść wykresy do internetu.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Eksploracja grafów w czasie
W tym rozdziale przeanalizujesz fragment grafu zakupów Amazon. Opierając się na tym, czego już się nauczyłeś, znajdziesz ważne produkty i odkryjesz, co napędza decyzje zakupowe. Sprawdzisz też, jak grafy zmieniają się w czasie, porównując je w różnych okresach.
2
Jak ludzie rozmawiają o R na Twitterze?
W tej lekcji przeanalizujesz dane z Twittera dotyczące R, przyglądając się rozmowom oznaczonym tagiem '#rstats'. Najpierw przyjrzysz się surowym danym i zastanowisz się, jak zbudować graf. Istnieje kilka sposobów, aby to zrobić – omówimy dwa z nich: retweety i wzmianki. Zbudujesz te grafy, a następnie porównasz je na podstawie różnych wskaźników.
3
Rower miejski w Chicago
W tym rozdziale przeanalizujesz dane z sieci roweru miejskiego w Chicago. Rozwiniesz koncepcje omówione w kursie wprowadzającym i poznasz kilka nowych, niezbędnych do obsługi grafów z ważonymi krawędziami. Zaczniesz też od danych w nieco bardziej surowej postaci i zobaczysz, jak zbudować graf na podstawie danych, jakie możesz napotkać w praktyce.
4
Inne sposoby wizualizacji danych grafowych
Do tej pory korzystaliśmy wyłącznie z możliwości wizualizacji oferowanych przez igraph. To potężne narzędzie do tworzenia wykresów danych grafowych. Jednak wiele osób woli pracować z innymi frameworkami, takimi jak ggplot2, albo z interaktywnymi rozwiązaniami, jak d3.js. W tej lekcji poznasz inne biblioteki do wizualizacji oparte na frameworku ggplot2. Przyjrzysz się też alternatywnym metodom prezentacji danych – takim jak hive plots – oraz nauczysz się tworzyć interaktywne i animowane wykresy.
R
Studia przypadków: analiza sieci w R
Kurs
ukończony
