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Visualização intermediária de dados com ggplot2

"Aprenda a usar facetas, sistemas de coordenadas e estatísticas no ggplot2 para criar gráficos explicativos."

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Descrição do Curso

Este curso de ggplot2 se baseia no conhecimento que você adquiriu no curso introdutório para produzir gráficos explicativos significativos. As estatísticas serão calculadas em tempo real e você verá como as coordenadas e as facetas ajudam na comunicação. Você também explorará detalhes das práticas recomendadas de visualização de dados com o ggplot2 para ajudar a garantir que você tenha um bom entendimento do que funciona e por quê. Ao final do curso, você terá todas as ferramentas necessárias para criar uma função de plotagem personalizada para explorar um grande conjunto de dados, combinando estatísticas e excelentes recursos visuais.
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Visualização de dados in R

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  1. 1

    Estatísticas

    Gratuito

    Uma imagem vale mais que mil palavras, e é por isso que o ggplot2 do R é uma ferramenta tão poderosa para a análise de dados gráficos. Neste capítulo, você passará da simples plotagem de dados para a aplicação de vários métodos estatísticos. Isso inclui uma variedade de modelos lineares, estatísticas descritivas e inferenciais (média, desvio padrão e intervalos de confiança) e funções personalizadas.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Estatísticas com geoms
    50 xp
    Suavização
    100 xp
    Agrupamento de variáveis
    100 xp
    Modificando stat_smooth
    100 xp
    Modificando stat_smooth (2)
    100 xp
    Estatísticas: soma e quantil
    50 xp
    Quantis
    100 xp
    Usando stat_sum
    100 xp
    Estatísticas fora dos geoms
    50 xp
    Preparativos
    100 xp
    Uso de objetos de posição
    100 xp
    Traçando variações
    100 xp
  2. 2

    Coordenadas

    As camadas de coordenadas oferecem ferramentas específicas e muito úteis para a comunicação de dados com eficiência e precisão. Aqui, veremos as várias maneiras de usar essas camadas de forma eficaz, para que você possa visualizar claramente conjuntos de dados lognormais, variáveis com unidades e dados periódicos.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 4

    Práticas recomendadas

    Agora que você tem as habilidades técnicas para fazer ótimas visualizações, é importante torná-las o mais significativas possível. Neste capítulo, você analisará três tipos de gráficos que são comumente desencorajados na comunidade de visualização de dados: mapas de calor, gráficos de pizza e gráficos de dinamite. Você aprenderá as armadilhas dessas tramas e como evitar cometer esses erros.

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colaboradores

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Richie Cotton

pré-requisitos

Introduction to Data Visualization with ggplot2
Rick Scavetta HeadshotRick Scavetta

Rick Scavetta is a co-founder of Scavetta Academy.

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