Name: Nhập môn trực quan hóa dữ liệu với ggplot2
Rating: 4.765563435776202 (2538 reviews)

Mô tả khóa học

Khả năng tạo ra các trực quan hóa dữ liệu vừa ý nghĩa vừa đẹp mắt là một phần thiết yếu trong bộ kỹ năng của bạn với vai trò nhà khoa học dữ liệu. Khóa học này, phần hướng dẫn trực quan hóa dữ liệu R đầu tiên trong chuỗi, sẽ giới thiệu cho bạn các nguyên tắc của một trực quan hóa tốt và khái niệm “ngữ pháp đồ họa” được triển khai trong gói ggplot2. ggplot2 đã trở thành công cụ mặc định để vẽ biểu đồ linh hoạt và chuyên nghiệp trong R. Tại đây, chúng ta sẽ tìm hiểu ba lớp thiết yếu đầu tiên để tạo một biểu đồ - Dữ liệu, Thẩm mỹ (Aesthetics) và Hình học (Geometries). Kết thúc khóa học, bạn sẽ có thể tạo ra các biểu đồ khám phá phức tạp.Các video có bản chép lời trực tiếp; bạn có thể hiển thị bằng cách nhấp "Show transcript" ở góc dưới bên trái của video. Bảng thuật ngữ của khóa học nằm bên phải trong phần tài nguyên. Để nhận tín chỉ CPE, bạn cần hoàn thành khóa học và đạt 70% trong bài đánh giá đủ điều kiện. Bạn có thể đi đến bài đánh giá bằng cách nhấp vào mục gọi ra tín chỉ CPE ở bên phải.

Yêu cầu tiên quyết

Introduction to the Tidyverse

Chương trình học

Đề cương khóa học

Giới thiệu

Trong chương này, bạn sẽ được đặt vào đúng tư duy để phát triển các trực quan hóa ý nghĩa với R. Bạn sẽ hiểu rằng, với vai trò là công cụ truyền thông, trực quan hóa đòi hỏi bạn phải nghĩ về đối tượng người xem trước tiên. Bạn cũng sẽ được giới thiệu những điều cơ bản của ggplot2 - 7 thành phần (lớp) trong ngữ pháp và ánh xạ thẩm mỹ.

Bắt đầu chương

Thẩm mỹ (Aesthetics)

Ánh xạ thẩm mỹ là nền tảng của khái niệm ngữ pháp đồ họa khi vẽ. Đây là nơi phép “biến hóa” diễn ra - chuyển đổi dữ liệu liên tục và phân loại thành các thang đo trực quan, cho phép truy cập một lượng thông tin lớn trong thời gian rất ngắn. Trong chương này, bạn sẽ hiểu cách chọn ánh xạ thẩm mỹ phù hợp nhất cho dữ liệu của mình.

Bắt đầu chương

Hình học (Geometries)

Hình học của một biểu đồ quyết định sẽ sử dụng những yếu tố trực quan nào. Trong chương này, chúng ta sẽ làm quen với các hình học dùng trong ba loại biểu đồ phổ biến nhất bạn thường gặp - biểu đồ phân tán, biểu đồ cột và biểu đồ đường. Chúng ta sẽ xem nhiều cách khác nhau để xây dựng các biểu đồ này.

Bắt đầu chương

Chủ đề (Themes)

Trong chương này, chúng ta sẽ khám phá cách việc hiểu cấu trúc dữ liệu giúp trực quan hóa trở nên dễ dàng hơn nhiều. Đồng thời, đây là lúc “tút tát” biểu đồ của bạn. Đây là bước cuối trong quy trình trực quan hóa dữ liệu. Lớp Themes sẽ giúp bạn tạo các biểu đồ đạt chất lượng xuất bản trực tiếp trong R. Ở khóa học tiếp theo, chúng ta sẽ xem thêm một số lớp bổ sung để đưa nhiều biến hơn vào biểu đồ.