Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Agora que você já conhece o básico de análise de redes, é hora de ver como aplicar esses conceitos a grandes conjuntos de dados do mundo real. Você vai trabalhar em três estudos de caso, cada um aproveitando o que foi feito no anterior. Esses estudos usam tipos de dados que você encontra tanto no meio acadêmico quanto na indústria. Vamos explorar alguns dos desafios de computação e visualização que você vai enfrentar e como superá-los. Seu conhecimento de igraph vai continuar crescendo, e também vamos usar outras bibliotecas de visualização que ajudam a levar suas visualizações para a web.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Explorando grafos ao longo do tempo
Neste capítulo, você vai explorar um subconjunto de um grafo de compras da Amazon. Você vai aproveitar o que já aprendeu para encontrar produtos importantes e descobrir o que impulsiona as compras. Também vai examinar como os grafos mudam ao longo do tempo, observando o grafo em diferentes períodos.
2
Como as pessoas falam sobre R no Twitter?
Nesta lição, você vai explorar alguns dados do Twitter sobre R, observando conversas com a hashtag "#rstats". Primeiro, você vai olhar para os dados brutos e pensar em como deseja construir seu grafo. Há várias maneiras de fazer isso, e vamos cobrir duas: retweets e menções. Você vai construir esses grafos e depois compará-los em várias métricas.
3
Bicicletas compartilhadas em Chicago
Neste capítulo, você vai analisar dados de uma rede de bicicletas compartilhadas de Chicago. Vamos aproveitar os conceitos já abordados no curso introdutório e adicionar alguns novos para lidar com grafos com arestas ponderadas. Você também vai começar com dados em uma forma um pouco mais bruta e ver como construir seu grafo a partir de uma fonte de dados que você pode encontrar.
4
Outras formas de visualizar dados de grafos
Até agora, tudo o que fizemos usou gráficos do igraph. Ele oferece muitas formas poderosas de plotar dados de grafos. No entanto, muita gente prefere interagir com outros frameworks de visualização, como o ggplot2, ou até frameworks interativos como o d3.js. Nesta lição, você vai conhecer outras bibliotecas de visualização que se baseiam no framework do ggplot2. Você também vai ver outros métodos que evitam o "emaranhado" de arestas, como os hive plots, além de criar gráficos interativos e animados.
R
Estudos de caso: Análise de redes em R
Curso
concluído
