Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Onde comprar uma casa para obter o melhor custo-benefício? Seu primeiro passo pode ser fazer um mapa, mas a análise espacial em R pode assustar por causa dos objetos complexos em que esses dados costumam estar.
Este curso vai apresentar dados espaciais começando por objetos que você já conhece, como data frames, e depois apresentar os objetos especiais dos pacotes sp e raster usados para representar dados espaciais para análise em R. Você vai aprender a ler, explorar e manipular esses objetos e, como grande recompensa, usar o pacote tmap para criar mapas.
Ao final do curso, você terá feito mapas de vendas de imóveis em uma cidade pequena, das populações dos países do mundo, da distribuição de pessoas no nordeste dos EUA e da renda mediana nos bairros de Nova York.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Mapeamento básico com ggplot2 e ggmap
Vamos começar exibindo alguns dados espaciais — vendas de imóveis em uma pequena cidade dos EUA — usando o ggplot2 e apresentando o pacote ggmap como uma forma rápida de adicionar contexto espacial aos seus gráficos. Vamos falar sobre o que torna os dados espaciais especiais e apresentar os tipos comuns de dados espaciais com que vamos trabalhar ao longo do curso.
- Introdução aos dados espaciais50 XP
- Baixando um mapa de fundo100 XP
- Juntando tudo100 XP
- Percepções por meio de estéticas100 XP
- Opções úteis de get_map() e ggmap()50 XP
- Mapas diferentes100 XP
- Aproveitando os pontos fortes do ggplot2100 XP
- Uma alternativa rápida100 XP
- Tipos comuns de dados espaciais50 XP
- Desenhando polígonos100 XP
- Mapa coroplético100 XP
- Dados raster como um mapa de calor100 XP
2
Dados de pontos e polígonos
Você consegue avançar bastante com dados espaciais armazenados em data frames, mas a vida fica mais fácil quando eles estão em objetos espaciais específicos. Neste capítulo, vamos apresentar as classes de objetos espaciais fornecidas pelo pacote sp, especialmente para dados de pontos e de polígonos. Você vai aprender a explorar e a criar subconjuntos desses objetos explorando um mapa do mundo. A recompensa por aprender sobre essas classes de objetos: vamos mostrar o pacote tmap, que exige objetos espaciais como entrada, mas torna a criação de mapas muito fácil! Você vai terminar criando um mapa da população mundial.
3
Dados raster e cor
Embora o pacote sp forneça algumas classes para dados raster, o pacote raster oferece classes mais úteis. Você será apresentado a essas classes e suas vantagens e, em seguida, aprenderá a exibi-las. Os exemplos continuam com o tema de população do Capítulo 2, mas agora você verá conjuntos de dados muito mais detalhados, tanto espacial quanto demograficamente. Na segunda metade do capítulo, você vai aprender sobre cor — uma parte essencial de qualquer visualização, e especialmente importante em mapas.
4
Importação de dados e projeções
Neste capítulo, você vai acompanhar a criação de uma visualização desde arquivos brutos de dados espaciais até a inclusão de crédito em um mapa. Ao longo do caminho, você vai aprender como ler dados espaciais no R, mais sobre projeções e sistemas de referência de coordenadas, como adicionar dados adicionais a um objeto espacial e algumas dicas para finalizar seus mapas com capricho.
R
Visualizando dados geoespaciais em R
Curso
concluído
