Kurs
R ile Coğrafi Verileri Görselleştirme
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 11.2025RData Visualization4 sa15 video58 Egzersiz5,000 XP29,635Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
2 veya daha fazla kişiyi mi eğitiyorsunuz?
DataCamp for Business ürününü deneyinKurs Açıklaması
Paranın karşılığını en çok nerede alırsın, evi nereden almalısın? İlk adımın bir harita yapmak olabilir; ancak R'de mekânsal analiz, verilerin çoğu zaman karmaşık nesnelerde bulunması nedeniyle göz korkutucu olabilir.
Bu kurs, önce aşina olduğun veri çerçeveleriyle başlayıp ardından R'de mekânsal verileri temsil etmek için kullanılan sp ve raster paketlerindeki özel nesneleri tanıtarak seni mekânsal verilerle buluşturacak. Bu nesneleri okumayı, keşfetmeyi ve dönüştürmeyi öğrenecek; sonunda tmap paketini kullanarak haritalar yapabileceksin.
Kursun sonunda küçük bir kasabadaki emlak satışlarının, dünya ülkelerinin nüfuslarının, ABD'nin Kuzeydoğusu'ndaki nüfus dağılımının ve New York City mahallelerindeki medyan gelirin haritalarını yapmış olacaksın.
Önkoşullar
Introduction to RIntroduction to Data Visualization with ggplot21
Basic mapping with ggplot2 and ggmap
We'll dive in by displaying some spatial data -- property sales in a small US town -- using ggplot2 and we'll introduce you to the ggmap package as a quick way to add spatial context to your plots. We'll talk about what makes spatial data special and introduce you to the common types of spatial data we'll be working with throughout the course.
2
Point and polygon data
You can get a long way with spatial data stored in data frames, but it makes life easier if they are stored in special spatial objects. In this chapter we'll introduce you to the spatial object classes provided by the sp package, particularly for point and polygon data. You'll learn how to explore and subset these objects by exploring a world map. The reward for learning about these object classes: we'll show you the package tmap which requires spatial objects as input, but makes creating maps really easy! You'll finish up by making a map of the world's population.
3
Raster data and color
While the sp package provides some classes for raster data, the raster package provides more useful classes. You'll be introduced to these classes and their advantages and then learn to display them. The examples continue with the theme of population from Chapter 2, but you'll look at some much finer detail datasets, both spatially and demographically. In the second half of the chapter you'll learn about color -- an essential part of any visual display, but especially important for maps.
4
Data import and projections
In this chapter you'll follow the creation of a visualization from raw spatial data files to adding a credit to a map. Along the way, you'll learn how to read spatial data into R, more about projections and coordinate reference systems, how to add additional data to a spatial object, and some tips for polishing your maps.
R ile Coğrafi Verileri Görselleştirme
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve R ile Coğrafi Verileri Görselleştirme eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
veya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.