Kurs
Wizualizacja danych geoprzestrzennych w R
ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 11.2025
RData Visualization4 godz.15 filmów58 Ćwiczeń5,000 XP29,707Zaświadczenie o ukończeniu
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm
Szkolisz zespół?
Wypróbuj dla firmOpis kursu
Gdzie kupić dom, żeby dostać najwięcej za swoje pieniądze? Pierwszym krokiem może być stworzenie mapy – jednak analiza przestrzenna w R bywa zniechęcająca ze względu na skomplikowane obiekty, w których przechowywane są dane.
Ten kurs wprowadzi cię w świat danych przestrzennych. Zaczniemy od dobrze znanych obiektów – ramek danych – a następnie przejdziemy do specjalnych obiektów z pakietów sp i raster, służących do reprezentowania danych przestrzennych w R. Nauczysz się je wczytywać, eksplorować i przekształcać, a efektem końcowym będzie umiejętność tworzenia map przy użyciu pakietu tmap.
Po ukończeniu kursu będziesz mieć za sobą tworzenie map transakcji nieruchomości w małym miasteczku, liczby ludności krajów świata, rozmieszczenia populacji na północnym wschodzie USA oraz mediany dochodów w dzielnicach Nowego Jorku.
Wymagania wstępne
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.
Wizualizacja danych geoprzestrzennych w R
Kurs ukończony
Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu
Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysuUdostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz
Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Wizualizacja danych geoprzestrzennych w R już dziś!
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.
Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.