Ana içeriğe atla

Kurs

R ile Trelliscope kullanarak Büyük Veriyi Görselleştirme

Temel4 sa

ggplot2 ve trelliscopejs kullanarak R'da büyük verileri görselleştirmeyi öğrenin.

R4 sa16 video46 Alıştırma3,450 XP6,313Başarı belgesi

Ücretsiz Hesap Oluşturun

Google ile devam edin
veya
Devam ederek şu belgeleri kabul etmiş olursunuz: Kullanım Şartları, bizim Gizlilik Politikası ve verilerinizin ABD'de depolandığını.

Binlerce şirketteki öğrenciler tarafından seviliyor

Bir Ekibi mi Eğitiyorsunuz?

İşletmeler için Dene

Kurs Açıklaması

ggplot2 öğrenerek görselleştirme becerilerini geliştirdikten sonra, artık daha büyük veri kümelerine geçme zamanı. Bu kursta, büyük veriyi görselleştirmek için çeşitli teknikleri öğreneceksin; özellikle ölçeklenebilir bir görselleştirme tekniği olan küçük çoklulara (faceting) odaklanacağız. Bu tekniği, trelliscopejs R paketiyle uygulanan Trelliscope yaklaşımıyla nasıl hayata geçireceğini öğreneceksin. Trelliscope, standart R iş akışlarına sorunsuzca entegre olur ve verilerini ayrıntılı olarak görsel olarak keşfetmene olanak tanıyan etkileşimli görselleştirmeler üretir. Kursun sonunda, büyük veri kümeleri için etkileşimli keşifsel görselleri kolayca oluşturabilecek ve hem sen hem de ekip arkadaşların verilerinizden yeni içgörüler elde edebileceksiniz.

Ön Koşullar

Müfredat

Kurs içeriği

1

Büyük veriyi görselleştirmeye yönelik genel stratejiler

2

ggplot2 + TrelliscopeJS

Önceki bölümde, verileri anlamlı bir şekilde doğal olarak bölümlere ayırabildiğimiz durumlarda faceting’in çok miktarda veriyi görselleştirmek için güçlü bir teknik olduğunu gördün. Şimdi, ggplot2 ile trelliscopejs paketini kullanarak, verideki bölüm sayısı tek bir ekranda etkili şekilde görüntülenemeyecek kadar büyüdüğünde nasıl küçük çoklular oluşturacağını öğreneceksin.
Bölüme Başla
3

Tidyverse içinde Trelliscope

ggplot2 + trelliscopejs arayüzü kullanımı kolaydır, ancak trelliscopejs aynı zamanda hangi çizim sistemini kullanacağın ve kognostikleri (ölçütleri) nasıl belirleyeceğin konusunda çok daha fazla esneklik sağlayan bir küçük çoklular çizim mekanizması da sunar. Bu bölümde bunların hepsini öğreneceksin!
Bölüme Başla
4

Vaka Çalışması: Montreal BIXI Bisiklet Verilerini Keşfetme

Montreal BIXI bisiklet ağı, her bisiklet yolculuğuna ait tarih, saat, süre ve başlangıç/bitiş istasyonları dâhil olmak üzere açık veri sağlar. Bu bölümde, 2017 yılında 546 istasyon arasında yapılan 4 milyonun üzerindeki bisiklet yolculuğuna ait verileri analiz edeceksin. Bu verilerle sorulabilecek pek çok ilginç keşifsel soru var ve özet istatistiklerden ayrıntılı Trelliscope görselleştirmelerine kadar uzanan keşifsel görseller oluşturarak veriye dair ilgi çekici içgörüler elde edeceksin.
Bölüme Başla
R

R ile Trelliscope kullanarak Büyük Veriyi Görselleştirme

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Hemen Kaydolun

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.