Build your ultimate AI agent
Описание курса
Говорят, что одна картинка стоит тысячи слов. Действительно, успешная презентация анализа данных — это не только точные и выразительные графики, но и эстетика, и оригинальность. В этом курсе вы научитесь использовать возможности тем ggplot2 для создания графиков публикационного качества, которые выделяются на фоне стандартных визуализаций. Вы узнаете, как настраивать ggplot2 и извлекать из него максимум, чтобы создавать нестандартные графики, привлекающие внимание в социальных сетях. В завершение вы объедините все эти знания и создадите стильный отчёт с уникальным оформлением с помощью RMarkdown и CSS — всё это в рамках мощной экосистемы tidyverse.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Пользовательские темы ggplot2
В этой главе вы впервые познакомитесь с данными, которые будете использовать на протяжении всего курса: зависимость между количеством рабочих часов в неделю и уровнем оплаты труда в европейских странах по данным Международной организации труда (МОТ). Затем вы сразу приступите к делу и с помощью исследовательской визуализации обнаружите интересную корреляцию. После этого вы придадите графику собственный стиль — превратите обычный график в эстетичную и уникальную визуализацию данных.
- Знакомство с данными50 XP
- Объединение двух наборов данных100 XP
- Изменение типов переменных100 XP
- Фильтрация и визуализация данных50 XP
- Фильтрация данных для построения графика100 XP
- Сводная статистика100 XP
- Простая точечная диаграмма100 XP
- Добавление подписей к графику100 XP
- Пользовательские темы ggplot250 XP
- Применение стандартной темы100 XP
- Изменение внешнего вида заголовков100 XP
- Изменение цвета фона и добавление отступов100 XP
2
Создание оригинальной визуализации
Столбчатые диаграммы, точечные графики и гистограммы — пожалуй, самые распространённые и эффективные способы визуализации данных. Однако порой существуют ещё более удачные способы наглядно представить вывод, который вы хотите донести до аудитории. Так называемые «точечные графики» помогают лучше воспринимать и понимать изменения в данных — например, динамику во времени. В этой главе вы создадите оригинальную визуализацию, которая акцентирует внимание ровно на одном аспекте истории, которую вы хотите рассказать.
3
Введение в RMarkdown
Раньше исследователи и аналитики данных строили графики в R, а затем вручную переносили их в документы LaTeX или Word. Сегодня целые отчёты можно создавать и воспроизводить прямо в R и RStudio с помощью языка RMarkdown, объединяя фрагменты кода R, форматированный текст, таблицы и графики. В этой главе вы возьмёте свои результаты и графики и оформите их в виде такого отчёта, чтобы рассказать историю, которую важно донести.
4
Настройка отчёта RMarkdown
Ваш руководитель, клиент или научный руководитель, как правило, ожидает точных результатов, представленных в чёткой и лаконичной структуре. Но если при этом отчёт ещё и красиво оформлен и выглядит неповторимо — это несомненный плюс. RMarkdown позволяет настроить оформление именно под ваши задачи. В этой завершающей главе вы возьмёте отчёт из предыдущей главы и придадите ему собственный уникальный стиль.
R
Визуализация данных в Tidyverse
Курс
завершён
