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Il y a 3 modules dans ce cours
La visualisation des données est une compétence essentielle pour toute personne qui utilise régulièrement des données quantitatives dans son travail - ce qui signifie que la visualisation des données est un outil dont presque tous les travailleurs ont besoin aujourd'hui. Le langage de programmation statistique R est l'un des outils essentiels pour la visualisation des données aujourd'hui. Particulièrement associé aux progiciels tidyverse, R est devenu une plateforme extrêmement puissante et flexible pour créer des figures, des tableaux et des rapports reproductibles. Cependant, R peut être intimidant pour les nouveaux utilisateurs, et il y a tellement de ressources en ligne qu'il peut être difficile de faire le tri sans conseils. Ce cours est le troisième de la Specialization "Data Visualization and Dashboarding in R" Les apprenants abordent ce cours avec une base d'utilisation de R pour réaliser de nombreux types de visualisation de base, principalement avec le package ggplot2. En conséquence, ce cours se concentre sur l'élargissement de l'inventaire des options de visualisation de données des apprenants. En s'appuyant sur d'autres packages pour compléter ggplot2, les apprenants créeront plus de variantes de figures traditionnelles, et s'aventureront dans les données spatiales. Le cours se termine par la réalisation de figures interactives et animées. Pour répondre à ce besoin, ce cours est destiné aux apprenants qui n'ont pas ou peu d'expérience avec R mais qui souhaitent s'initier à cet outil. A la fin de ce cours, les étudiants seront capables d'importer des données dans R, de manipuler ces données en utilisant les outils du package populaire tidyverse, et de faire des rapports simples en utilisant R Markdown. Ce cours s'adresse aux étudiants ayant de bonnes connaissances de base en informatique, mais une expérience limitée, voire inexistante, de la programmation.
Dans ce module, nous allons travailler à la réalisation d'un certain nombre de figures différentes à l'aide de ggplot2 et de quelques paquets R supplémentaires. Nous vous conseillons de commencer par regarder les vidéos d'introduction de chaque leçon. Ensuite, relisez attentivement les lectures et les documents de référence fournis. Une fois cela fait, je vous recommande de regarder à nouveau les vidéos pour vérifier votre compréhension. Vous devrez répondre à quelques questionnaires au fur et à mesure que vous avancerez dans le cours pour vous assurer que vous avez bien compris.
Inclus
3 vidéos12 lectures3 devoirs1 évaluation par les pairs
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3 vidéos•Total 19 minutes
Variations sur les diagrammes de dispersion•7 minutes
Variations sur les graphiques linéaires•4 minutes
Flux et cercles•8 minutes
12 lectures•Total 145 minutes
Note sur la prévisualisation des figures dans R Studio•5 minutes
Ajout de lignes de meilleur ajustement•20 minutes
Dessiner des matrices de nuage de points•10 minutes
Graphiques de corrélation•10 minutes
Tracés en pointillés•20 minutes
Ombrage dans un tracé linéaire•10 minutes
Faire un graphique à aires empilées•10 minutes
Faire des tableaux d'haltères•10 minutes
Réalisation de diagrammes d'alluvions•20 minutes
Cercles emballés Figures•10 minutes
Diagrammes à secteurs•10 minutes
Note sur les missions d'évaluation par les pairs•10 minutes
3 devoirs•Total 15 minutes
Quiz sur les variations du nuage de points•5 minutes
Quiz sur les figures temporelles supplémentaires•5 minutes
Quiz sur les flux et les cercles•5 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 120 minutes
Figures ggplot avancées•120 minutes
Données spatiales
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous présentons une introduction à la création de figures spatiales (cartes) dans R. Vous devriez commencer par regarder les vidéos d'introduction de chaque leçon. Ensuite, relisez attentivement les lectures et les documents de référence fournis. Une fois cela fait, je vous recommande de regarder à nouveau les vidéos pour vérifier votre compréhension. Vous devrez répondre à quelques questionnaires au fur et à mesure que vous avancerez dans le cours pour vous assurer que vous avez bien compris.
Inclus
4 vidéos4 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs
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4 vidéos•Total 22 minutes
Introduction aux cartes•7 minutes
Choroplèthes•3 minutes
Cartes à bulles•4 minutes
Caractéristiques simples•8 minutes
4 lectures•Total 80 minutes
Wickham Chapitre 7•30 minutes
Galerie de graphiques R pour les cartes•20 minutes
Note sur la bibliothèque SF et albersusa•10 minutes
Fonctionnalités simples pour la documentation R•20 minutes
1 devoir•Total 10 minutes
Quiz sur les figures spatiales•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 45 minutes
Examen par les pairs des figures spatiales•45 minutes
Plotly et gganimate
Module 3•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, nous allons travailler sur l'animation et l'interactivité des figures. Commencez par regarder les vidéos d'introduction de chaque leçon. Ensuite, relisez attentivement les lectures et les documents de référence fournis. Une fois cela fait, je vous recommande de regarder à nouveau les vidéos pour vérifier votre compréhension. Vous devrez répondre à quelques questionnaires au fur et à mesure que vous avancerez dans le cours pour vous assurer que vous avez bien compris.
Inclus
5 vidéos4 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs
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5 vidéos•Total 21 minutes
gganimate Partie 1•5 minutes
gganimate Partie 2•7 minutes
gganimate Partie 3•3 minutes
ggplotly Partie 1•4 minutes
ggplotly Partie 2•3 minutes
4 lectures•Total 85 minutes
Note : Problème connu avec gganimate•5 minutes
gganimate•45 minutes
Rendre les figures de ggplot interactives avec ggplotly()•20 minutes
Animer des figures de ggplot avec ggplotly•15 minutes
2 devoirs•Total 10 minutes
quiz gganimate•5 minutes
ggplotly Quiz•5 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
Animations et interactivité Examen par les pairs•60 minutes
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Avis des étudiants
4.9
81 avis
5 stars
87,65 %
4 stars
12,34 %
3 stars
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2 stars
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O
OE
5·
Révisé le 23 déc. 2020
Great course! Lots of data wrangling and visualization.
M
MD
5·
Révisé le 15 juil. 2021
This course help me in doing my assignments with beautiful colors of graphs etc. I love it.
C
CM
5·
Révisé le 20 avr. 2021
It's a very good course and you'll learn a lot of topics related to advanced visualizations.
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