Kurs
R ile Coğrafi Verileri Görselleştirme
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 11.2025
RData Visualization4 sa15 video58 Egzersiz5,000 XP29,716Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?
İşletmeler için 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
ggplot2 ve ggmap ile temel haritalama
Küçük bir ABD kasabasındaki emlak satışları gibi bazı mekânsal verileri ggplot2 ile görselleştirerek başlayacağız ve grafiklerine mekânsal bağlamı hızlıca eklemenin pratik bir yolu olarak ggmap paketini tanıtacağız. Mekânsal veriyi özel kılan şeylerden bahsedecek ve kurs boyunca çalışacağımız yaygın mekânsal veri türlerini tanıtacağız.
2
Nokta ve poligon verileri
Mekânsal verileri veri çerçevelerinde saklayarak epey yol alabilirsin, ancak özel mekânsal nesneler kullanmak işleri kolaylaştırır. Bu bölümde özellikle nokta ve poligon verileri için sp paketinin sunduğu mekânsal nesne sınıflarını tanıtacağız. Bir dünya haritasını inceleyerek bu nesneleri keşfetmeyi ve alt kümelere ayırmayı öğreneceksin. Bu nesne sınıflarını öğrenmenin ödülü: girdi olarak mekânsal nesneler gerektiren ama harita oluşturmayı çok kolaylaştıran tmap paketini göstereceğiz! Bölümü, dünyanın nüfusunun bir haritasını yaparak tamamlayacaksın.
3
Raster veriler ve renk
sp paketi raster veriler için bazı sınıflar sağlasa da raster paketi daha kullanışlı sınıflar sunar. Bu sınıflarla ve avantajlarıyla tanışacak, ardından bunları nasıl görselleştireceğini öğreneceksin. Örnekler, 2. Bölümdeki nüfus temasını sürdürüyor ancak bu kez hem mekânsal hem demografik olarak çok daha ayrıntılı veri kümelerine bakacaksın. Bölümün ikinci yarısında ise renk konusunu öğreneceksin — her görsel sunumun önemli bir parçası ve haritalar için özellikle kritik.
4
Veri içe aktarma ve projeksiyonlar
Bu bölümde, ham mekânsal veri dosyalarından başlayıp bir haritaya kaynakça/atıf eklemeye kadar bir görselleştirmenin nasıl oluşturulduğunu adım adım izleyeceksin. Bu süreçte, mekânsal verileri R'ye nasıl okuyacağını, projeksiyonlar ve koordinat referans sistemleri hakkında daha fazlasını, bir mekânsal nesneye ek veri eklemeyi ve haritalarını parlatmak için bazı ipuçlarını öğreneceksin.
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
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
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.