Introducción a la visualización de datos con ggplot2
Aprende a crear visualizaciones de datos significativas y hermosas con ggplot2 entendiendo la gramática gráfica.
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Descripción del curso
La capacidad de producir visualizaciones de datos significativas y bellas es una parte esencial de tu conjunto de habilidades como científico de datos. Este curso, el primer tutorial de visualización de datos en R de la serie, te introduce en los principios de las buenas visualizaciones y en la gramática de los conceptos de trazado gráfico implementados en el paquete ggplot2. ggplot2 se ha convertido en la herramienta a la que acudir para realizar trazados flexibles y profesionales en R. Aquí examinaremos las tres primeras capas esenciales para realizar un trazado: Datos, Estética y Geometrías. Al final del curso serás capaz de realizar gráficos exploratorios complejos.
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Visualización de datos in R
Ir a la pista- 1
Introducción
GratuitoEn este capítulo te mostraremos cómo desarrollar visualizaciones significativas con R. Entenderás que, como herramienta de comunicación, las visualizaciones requieren que pienses primero en tu público. También conocerás los fundamentos de ggplot2: los 7 elementos gramaticales diferentes (capas) y los mapeados estéticos.
Introducción50 xpExplora y explica50 xpDibujar tu primer gráfico100 xpLos tipos de columnas de datos afectan a los tipos de gráficos100 xpLa gramática de los gráficos50 xpAsignar columnas de datos a la estética100 xpComprender las variables50 xpCapas ggplot250 xpAñadir geometrías100 xpCambiar un geom o todos los geom100 xpGuardar gráficos como variables100 xp - 2
Estética
Los mapeados estéticos son la piedra angular del concepto de gramática del trazado gráfico. Aquí es donde se produce la magia: convertir los datos continuos y categóricos en escalas visuales que permitan acceder a una gran cantidad de información en muy poco tiempo. En este capítulo comprenderás cómo elegir los mejores mapeados estéticos para tus datos.
Estética visible50 xpTodo sobre la estética: color, forma y tamaño100 xpTodo sobre estética: color vs. relleno100 xpTodo sobre la estética: comparar la estética100 xpEstética para variables categóricas y continuas50 xpUtilizar atributos50 xpTodo sobre los atributos: color, forma, tamaño y alfa100 xpTodo sobre los atributos: conflictos con la estética100 xpA por todas100 xpModificar la estética50 xpActualizar las etiquetas estéticas100 xpConfigurar una estética ficticia100 xpBuenas prácticas estéticas50 xpAsignaciones adecuadas50 xp - 3
Geometrías
La geometría de un gráfico dicta qué elementos visuales se utilizarán. En este capítulo, te familiarizarás con las geometrías utilizadas en los tres tipos de gráficos más comunes que encontrarás: gráficos de dispersión, de barras y de líneas. Veremos distintas formas de construir estos gráficos.
Gráficos de dispersión50 xpSobretrazado 1: grandes conjuntos de datos100 xpSobretrazado 2: Valores alineados100 xpSobretrazado 3: Datos de baja precisión100 xpSobretrazado 4: Datos enteros100 xpHistogramas50 xpDibujar histogramas100 xpPosiciones en los histogramas100 xpGráficos de barras50 xpPosición en gráficos de barras y columnas100 xpGráficos de barras superpuestos100 xpGráficos de barras: paleta de colores secuencial100 xpGráficos de líneas50 xpGráficos lineales básicos100 xpMúltiples series temporales100 xp - 4
Temas
En este capítulo, explicaremos de qué manera entender la estructura de los datos hace que sea más sencillo generar una mejor visualización de dichos datos. Además, es hora de poner bonitos nuestros gráficos. Este es el último paso del proceso de presentación de los datos. La capa Temas te permitirá hacer gráficos con calidad de publicación directamente en R. En el próximo curso veremos algunas capas adicionales para añadir más variables a tus gráficos.
Temas desde cero50 xpMover la leyenda100 xpModificar elementos del tema100 xpModificar los espacios en blanco100 xpFlexibilidad temática50 xpTemas incorporados100 xpExplorar ggthemes100 xpTemas de ambientación100 xpParcelas con calidad de publicación100 xpTramas explicativas eficaces50 xpUtilizar geoms para gráficos explicativos100 xpUso de annotate() para adornos100 xp
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