The data science revolution has produced reams of new data from a wide variety of new sources. These new datasets are being used to answer new questions in way never before conceived. Visualization remains one of the most powerful ways draw conclusions from data, but the influx of new data types requires the development of new visualization techniques and building blocks. This course provides you with the skills for creating those new visualization building blocks. We focus on the ggplot2 framework and describe how to use and extend the system to suit the specific needs of your organization or team. Upon completing this course, learners will be able to build the tools needed to visualize a wide variety of data types and will have the fundamentals needed to address new data types as they come about.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Mastering Software Development in R'
Building Data Visualization Tools
от партнера
Об этом курсе
4.0
Оценки: 114
Приобретаемые навыки
MappingGgplot2Data Visualization (DataViz)R Programming
Программа курса: что вы изучите
Неделя
1Welcome to Building Data Visualization Tools
Before we get started, we'll take a quick overview of the course.
1 видео ((всего 1 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения
2 материала для самостоятельного изучения
Textbook: Mastering Software Development in R10мин
Syllabus10мин
Plotting with ggplot2
Now, we'll dive into creating and customizing ggplot2 plots.
13 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
13 материала для самостоятельного изучения
Introduction10мин
Initializing a ggplot object10мин
Plot aesthetics10мин
Creating a basic ggplot plot10мин
Geoms10мин
Using multiple geoms10мин
Constant aesthetics10мин
Example plots10мин
Extensions of ggplot210мин
Introduction10мин
Guidelines for good plots10мин
Scales and color10мин
To find out more10мин
1 практическое упражнение
Plotting with ggplot220мин
Неделя
2Mapping and interactive plots
Mapping is a critical part of many data visualizations. During this module, we'll teach you how to create simple and dynamic maps with ggplot2 and ggmap, how to overlay data, and how to create chloropleth maps of US counties.
9 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
9 материала для самостоятельного изучения
Introduction10мин
Basics of Mapping10мин
ggmap, Google Maps API10мин
Mapping US counties and states10мин
More advanced mapping– Spatial objects10мин
Where to find more on mapping with R10мин
Overview of htmlWidgets10мин
plotly package10мин
Creating your own widget10мин
1 практическое упражнение
Mapping and interactive plots20мин
Неделя
3The grid Package
The grid package in R implements the primitive graphical functions that underly the ggplot2 plotting system. In this module, you'll learn how to work with grid to build graphics.
7 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 материала для самостоятельного изучения
Introduction10мин
Overview of grid graphics10мин
Grobs10мин
Viewports10мин
Grid graphics coordinate systems10мин
The gridExtra package10мин
Where to find more about grid graphics10мин
1 практическое упражнение
Basics of grid graphics20мин
Неделя
4Building New Graphical Elements
Building and modifying a theme in ggplot2 is a key feature of the ggplot2 package and system for building data graphics. In this final module, you'll learn to build a new theme and modifying existing themes with new features.
12 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
12 материала для самостоятельного изучения
Introduction10мин
Why Build a New Theme?10мин
Default Theme10мин
Building a New Theme10мин
Summary10мин
Introduction10мин
Building a Geom10мин
Example: An Automatic Transparency Geom10мин
Building a Stat10мин
Example: Normal Confidence Intervals10мин
Combining Geoms and Stats10мин
Summary10мин
Преподавателя
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Brooke Anderson
Assistant Professor, Environmental & Radiological Health SciencesColorado State University
О Университет Джонса Хопкинса
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
О специализации ''Mastering Software Development in R'
This Specialization covers R software development for building data science tools. As the field of data science evolves, it has become clear that software development skills are essential for producing useful data science results and products. You will obtain rigorous training in the R language, including the skills for handling complex data, building R packages and developing custom data visualizations. You will learn modern software development practices to build tools that are highly reusable, modular, and suitable for use in a team-based environment or a community of developers.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2019 Все права защищены.
