После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Теперь, когда вы знакомы с основами анализа сетей, пришло время применить эти знания к реальным крупным наборам данных. Вы разберёте три практических примера, каждый из которых опирается на результаты предыдущего. Эти примеры воспроизводят типичные ситуации из академической и корпоративной среды. Вы узнаете, с какими вычислительными и визуализационными трудностями можно столкнуться, и научитесь их преодолевать. Знания igraph продолжат углубляться, а дополнительные библиотеки визуализации помогут вам публиковать результаты в интернете.
Предварительные требования
Программа
План курса
1
Исследование графов во времени
В этой главе вы исследуете подмножество графа покупок Amazon. Опираясь на уже полученные знания, вы найдёте ключевые товары и выясните, что влияет на решение о покупке. Вы также изучите, как графы изменяются со временем, анализируя данные за разные периоды.
2
Как люди обсуждают R в Twitter?
В этом уроке вы исследуете данные Twitter об R, анализируя разговоры с хэштегом «#rstats». Сначала вы изучите исходные данные и определите, как лучше построить граф. Существует несколько подходов — мы рассмотрим два из них: ретвиты и упоминания. Вы построите соответствующие графы и сравните их по ряду показателей.
3
Система велопроката в Чикаго
В этой главе вы проанализируете данные чикагской сети велопроката. Вы продолжите развивать концепции, изученные в базовом курсе, и освоите несколько новых — для работы с графами, у которых рёбра имеют веса. Кроме того, вы начнёте работу с данными в более «сыром» виде и научитесь строить граф из источника данных, с которым можете столкнуться на практике.
4
Другие способы визуализации графовых данных
До сих пор для построения графиков мы использовали только средства igraph. Этот пакет предоставляет широкие возможности для визуализации графовых данных. Однако многие предпочитают другие инструменты — например, ggplot2 или интерактивные фреймворки вроде d3.js. В этом уроке вы познакомитесь с библиотеками визуализации, построенными на основе ggplot2. Вы также изучите альтернативные подходы к отображению графов — в частности, hive plots, — а также научитесь создавать интерактивные и анимированные графики.
R
Примеры из практики: анализ сетей в R
Курс
завершён
