After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
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.
- Статистика и геомы50 XP
- Сглаживание100 XP
- Группировка переменных100 XP
- Изменение параметров stat_smooth100 XP
- Изменение stat_smooth (2)100 XP
- Статистика: сумма и квантили50 XP
- Квантили100 XP
- Использование stat_sum100 XP
- Статистика вне геомов50 XP
- Подготовка100 XP
- Использование объектов позиционирования100 XP
- Варианты визуализации100 XP
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.
3
Фасетки
Фасетки позволяют разбить график на несколько панелей, каждая из которых отображает подмножество набора данных. В этой главе вы узнаете, как располагать фасетки в виде последовательности или сетки, а также настраивать их подписи.
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.
R
Визуализация данных на среднем уровне с ggplot2
Курс
завершён

