Sari la conținutul principal

Curs

Vizualizarea datelor mari cu Trelliscope în R

Începător4 h

Învață să vizualizezi big data în R folosind ggplot2 și trelliscopejs.

R4 h{count, plural, one {# video} few {# videoclipuri} other {# de videoclipuri}}{count, plural, one {# exercițiu} few {# exerciții} other {# de exerciții}}3,450 XP6,313Declarație de finalizare

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu Google
sau
Continuând, accepți Termeni de utilizare, al nostru Politica de confidențialitate și că datele tale sunt stocate în SUA.

Iubit de cursanți din mii de companii

Instruiești o echipă?

Încearcă pentru business

Descrierea cursului

După ce ți-ai perfecționat abilitățile de vizualizare învățând ggplot2, este momentul să abordezi seturi de date mai mari. În acest curs, vei învăța mai multe tehnici de vizualizare a datelor mari, cu accent deosebit pe tehnica de vizualizare scalabilă a fatetării. Vei vedea cum să aplici această tehnică folosind abordarea Trelliscope, implementată în pachetul R trelliscopejs. Trelliscope se integrează perfect în fluxurile de lucru standard din R și produce vizualizări interactive care îți permit să explorezi datele în detaliu. La finalul acestui curs, vei putea crea cu ușurință afișaje exploratorii interactive ale unor seturi mari de date, care te vor ajuta pe tine și colegii tăi să descoperiți noi perspective asupra datelor.

Cerințe prealabile

Curriculum

Structura cursului

1

Strategii generale pentru vizualizarea datelor mari

2

ggplot2 + TrelliscopeJS

În capitolul anterior ai văzut cum fatetarea poate fi o tehnică eficientă pentru vizualizarea unui volum mare de date ce pot fi împărțite în mod natural în partiții semnificative. Acum, folosind pachetul trelliscopejs împreună cu ggplot2, vei învăța cum să creezi vizualizări fatetate atunci când numărul de partiții din date devine prea mare pentru a fi afișat eficient pe un singur ecran.
Începe capitolul
3

Trelliscope în Tidyverse

Interfața ggplot2 + trelliscopejs este ușor de utilizat, însă trelliscopejs oferă și un mecanism de reprezentare fatetată care îți dă mult mai multă flexibilitate în alegerea sistemului de reprezentare grafică și în modul de specificare a cognosticelor. Vei afla totul despre acestea în acest capitol!
Începe capitolul
4

Studiu de caz: Explorarea datelor BIXI din Montreal

Rețeaua de biciclete BIXI din Montreal pune la dispoziție date deschise pentru fiecare cursă, inclusiv data, ora, durata și stațiile de plecare și sosire. În acest capitol, vei analiza date din peste 4 milioane de curse efectuate în 2017, între 546 de stații. Există multe întrebări exploratorii interesante pe care le poți adresa acestor date, iar tu vei crea vizualizări exploratorii care merg de la statistici sumare până la vizualizări detaliate în Trelliscope, oferindu-ți perspective valoroase asupra datelor.
Începe capitolul
R

Vizualizarea datelor mari cu Trelliscope în R

Curs
finalizat

Obține Declarația de Realizare

Înscrie-te acum

Dezvoltă-ți competențele în date cu DataCamp pentru mobil

Progresează oricând cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.

Vizualizarea datelor mari cu Trelliscope în R | DataCamp