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Descrição do curso
Dizem que uma imagem vale mais que mil palavras. De fato, promover bem a sua análise de dados não depende apenas de gráficos corretos e eficazes, mas também de estética e personalidade. Este curso mostra como aproveitar o poder dos temas do ggplot2 para criar gráficos com qualidade de publicação que se destacam do mar de visualizações padrão por aí. Você vai aprender a ajustar e tirar o máximo do ggplot2 para produzir gráficos não convencionais que chamam atenção nas redes sociais. No final, vai combinar esse conhecimento para montar um relatório elegante e com estilo próprio usando RMarkdown e CSS — tudo isso dentro do poderoso tidyverse.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Temas personalizados no ggplot2
Neste capítulo, você vai dar uma primeira olhada nos dados com que vai trabalhar ao longo do curso: a relação entre horas de trabalho semanais e remuneração monetária em países europeus, segundo a International Labour Organization (ILO). Em seguida, você vai direto ao ponto e descobre uma correlação impressionante usando uma visualização exploratória. Depois, aplica um visual personalizado a esse gráfico — transformando um plot comum em uma visualização de dados bonita e única.
- Introdução aos dados50 XP
- Una os dois conjuntos de dados100 XP
- Alterar tipos de variáveis100 XP
- Filtrando e plotando os dados50 XP
- Filtrar os dados para o gráfico100 XP
- Algumas estatísticas-resumo100 XP
- Um gráfico de dispersão básico100 XP
- Adicione rótulos ao gráfico100 XP
- Temas personalizados do ggplot250 XP
- Aplicar um tema padrão100 XP
- Altere a aparência dos títulos100 XP
- Alterar a cor de fundo e adicionar margens100 XP
2
Criando uma visualização única e personalizada
Gráficos de barras, de dispersão e histogramas são provavelmente as visualizações de dados mais comuns e eficazes. Mesmo assim, às vezes existem maneiras ainda melhores de destacar visualmente a descoberta que você quer comunicar. Os chamados "dot plots" nos ajudam a compreender melhor mudanças nos dados, como a evolução ao longo do tempo. Neste capítulo, você vai construir uma visualização única e personalizada que enfatiza e explica exatamente um aspecto da história que você quer contar.
3
Introdução ao RMarkdown
Antigamente, pesquisadores e analistas de dados geravam gráficos no R e depois os copiavam, com muito trabalho, para seus documentos em LaTeX ou Word. Hoje, relatórios inteiros podem ser produzidos e reproduzidos dentro do R e do RStudio, usando a linguagem RMarkdown — combinando trechos de R, texto formatado, tabelas e gráficos. Neste capítulo, você vai pegar suas descobertas, resultados e gráficos anteriores e integrá-los em um relatório para contar a história que precisa ser contada.
4
Personalizando seu relatório RMarkdown
Seu chefe, cliente ou professor normalmente espera resultados precisos, apresentados de forma clara e objetiva. Porém, entregar um relatório bem formatado e com identidade própria é um diferencial — e o RMarkdown pode ser personalizado para isso. Neste último capítulo, você vai pegar o relatório do capítulo anterior e dar a ele um estilo único e com a sua cara.
R
Comunicando com Dados no Tidyverse
Curso
concluído
