Перейти к основному контенту

Курс

Визуализация данных на среднем уровне с ggplot2

Средний4 ч

Научитесь использовать фасеты, системы координат и статистику в ggplot2 для создания наглядных пояснительных графиков.

R4 ч{count, plural, one {# видео} few {# видео} many {# видео} other {# видео}}{count, plural, one {# упражнение} few {# упражнения} many {# упражнений} other {# упражнения}}4,350 XP56,904Заявление об успешном завершении

Создайте бесплатный аккаунт

Продолжить с Google
или
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, наш Политика конфиденциальности и что ваши данные хранятся в США.

Любимый инструмент учащихся тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

Этот курс по ggplot2 опирается на знания, полученные во вводном курсе, и помогает создавать содержательные объяснительные графики. Вы научитесь вычислять статистики на лету и увидите, как слои координат и фасеток улучшают восприятие данных. Кроме того, вы изучите лучшие практики визуализации данных с помощью ggplot2 и разберётесь, что работает и почему. К концу курса у вас будет всё необходимое, чтобы создать пользовательскую функцию построения графиков для анализа большого набора данных, сочетая статистику и качественную визуализацию.

Предварительные требования

Программа

Структура курса

1

Статистика

Один график способен рассказать больше, чем тысяча слов, — именно поэтому ggplot2 является таким мощным инструментом для графического анализа данных. В этой главе вы перейдёте от простого отображения данных к применению различных статистических методов: линейных моделей, описательной и выводной статистики (среднее значение, стандартное отклонение и доверительные интервалы), а также пользовательских функций.
Начать главу
2

Координаты

Слои координат предоставляют специальные и очень полезные инструменты для точного и эффективного представления данных. В этой главе мы рассмотрим различные способы работы с этими слоями, чтобы вы могли наглядно визуализировать логнормальные наборы данных, переменные с единицами измерения и периодические данные.
Начать главу
4

Лучшие практики

Теперь, когда у вас есть технические навыки для создания качественных визуализаций, важно сделать их максимально информативными. В этой главе вы познакомитесь с тремя типами графиков, которые не рекомендуются в сообществе специалистов по визуализации данных: тепловыми картами, круговыми диаграммами и динамитными графиками. Вы узнаете об их недостатках и научитесь избегать типичных ошибок.
Начать главу
R

Визуализация данных на среднем уровне с ggplot2

Курс
завершён

Получить справку об окончании курса

Записаться

Развивайте навыки работы с данными с DataCamp для мобильных устройств

Продолжайте учиться в любом месте с мобильными курсами и ежедневными 5-минутными практическими заданиями.

Визуализация данных на среднем уровне с ggplot2 | DataCamp