Visão Geral

O Curso Data Visualization with R and ggplot2, é voltado para desenvolvedores e arquitetos de sistemas experientes. À medida que avança, você encontrará dicas e truques úteis, bem como exercícios e atividades úteis. As atividades foram planejadas para simular condições do mundo real, a fim de equipá-lo com as habilidades necessárias para acelerar a implantação de software e, ao mesmo tempo, manter a segurança, a portabilidade e o preço acessível. Neste Curso Data Visualization with R and ggplot2, você aprenderá a ampliar e aprimorar as habilidades de análise de dados adicionando visualizações complexas, informativas e profissionais.

Objetivo

Ao participar do Curso Data Visualization with R and ggplot2, os participantes aprenderão:

• Ilustrando conceitos de integração contínua e entrega contínua.
• Configurando o ambiente R, R Studio, e explicando a estrutura do ggplot2.
• Distinguir entre tipos de variáveis ​​e melhores práticas para visualizá-las.
• Alterar os padrões das visualizações para revelar mais informações sobre os dados.
• Implementando a "Gramática dos Gráficos" no ggplot2, como escalas, sistemas de coordenadas, ajustes de posição e facetamento.
• Criar visualizações complexas e investigar as correlações entre variáveis.
• Projetar e implementar uma visualização do zero.

Publico Alvo

• Profissionais que trabalham com dados e utilizam R como parte de seu fluxo de trabalho. Este Curso Data Visualization with R and ggplot2, também é direcionado a profissionais que desejam ampliar e aprimorar suas habilidades de análise de dados, adicionando visualizações complexas, informativas e profissionais.

Materiais

Conteúdo Programatico

Basic Plotting in ggplot2

1. Introduction to ggplot2
2. Geometric Objects
3. The Grammar of Graphics

The Grammar of Graphics and Visual Components

1. More on the Grammar of Graphics
2. Facets
3. Changing Styles and Colors
4. Geoms and Statistical Summaries

Advanced Geoms and Statistics

1. Advanced Plotting Techniques
2. Time Series
3. Maps
4. Trends, Correlations, and Statistical Summaries