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Einführung in die Datenvisualisierung mit ggplot2

"Lerne, sinnvolle und schöne Datenvisualisierungen mit ggplot2 zu erstellen, indem du die Grammatik der Grafiken verstehst."

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Kursbeschreibung

Die Fähigkeit, aussagekräftige und schöne Datenvisualisierungen zu erstellen, ist ein wesentlicher Bestandteil deiner Fähigkeiten als Datenwissenschaftler/in. Dieser Kurs, das erste R Datenvisualisierungs-Tutorial der Reihe, führt dich in die Prinzipien guter Visualisierungen und die Grammatik der grafischen Plot-Konzepte ein, die im ggplot2-Paket implementiert sind. ggplot2 hat sich zum Standardwerkzeug für flexible und professionelle Plots in R entwickelt. Hier untersuchen wir die ersten drei wesentlichen Ebenen für die Erstellung eines Plots – Daten, Ästhetik und Geometrie. Am Ende des Kurses wirst du in der Lage sein, komplexe Explorationsplots zu erstellen.
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In den folgenden Tracks

Zertifizierung verfügbar

Datenanalyst mit R

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Associate Data Scientist in R

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Datenvisualisierung mit R

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  1. 1

    Einführung

    Kostenlos

    In diesem Kapitel bringen wir dich in die richtige Stimmung, um aussagekräftige Visualisierungen mit R zu entwickeln. Du wirst verstehen, dass du bei Visualisierungen als Kommunikationsinstrument zuerst an dein Publikum denken musst. Du wirst auch in die Grundlagen von ggplot2 eingeführt – die 7 verschiedenen grammatikalischen Elemente (Layer) und ästhetische Zuordnungen.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    Einführung
    50 xp
    Erforschen und erklären
    50 xp
    Zeichne deinen ersten Plot
    100 xp
    Typen von Datenspalten beeinflussen Plot-Typen
    100 xp
    Die Grammatik der Grafik
    50 xp
    Datenspalten auf Ästhetik abbilden
    100 xp
    Variablen verstehen
    50 xp
    ggplot2-Schichten
    50 xp
    Hinzufügen von Geometrien
    100 xp
    Ein Geom oder jedes Geom ändern
    100 xp
    Speichern von Plots als Variablen
    100 xp
  2. 2

    Ästhetik

    Ästhetische Zuordnungen sind der Eckpfeiler der Grammatik des grafischen Plot-Konzepts. Hier passiert die Magie – die Umwandlung von kontinuierlichen und kategorialen Daten in visuelle Skalen, die in kürzester Zeit Zugang zu einer großen Menge an Informationen bieten. In diesem Kapitel erfährst du, wie du die besten ästhetischen Mappings für deine Daten auswählst.

    Kapitel Jetzt Abspielen
  3. 3

    Geometrien

    Die Geometrie eines Plots bestimmt, welche visuellen Elemente verwendet werden. In diesem Kapitel machen wir dich mit den Geometrien vertraut, die in den drei häufigsten Diagrammtypen verwendet werden – Streudiagramme, Balkendiagramme und Liniendiagramme. Wir werden uns verschiedene Möglichkeiten ansehen, wie man diese Plots konstruieren kann.

    Kapitel Jetzt Abspielen
  4. 4

    Themen

    In diesem Kapitel werden wir untersuchen, wie das Verständnis der Struktur deiner Daten die Datenvisualisierung erleichtert. Außerdem ist es an der Zeit, unsere Plots schön zu machen. Dies ist der letzte Schritt im Datenerfassungsprozess. Mit dem Themen-Layer kannst du direkt in R Plots in Publikationsqualität erstellen. Im nächsten Kurs werden wir uns einige zusätzliche Layer ansehen, um mehr Variablen zu deinen Plots hinzuzufügen.

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Datensätze

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Mitwirkende

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Shon Inouye
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Jonathan Ng
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Richie Cotton
Rick Scavetta HeadshotRick Scavetta

Rick Scavetta is a co-founder of Scavetta Academy.

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