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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Mastering Software Development in R
Building Data Visualization Tools
proposé par
À propos de ce cours
4.0
120 notes
Compétences que vous acquerrez
MappingGgplot2Data Visualization (DataViz)R Programming
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
121 minutes pour terminer
Welcome to Building Data Visualization Tools
Before we get started, we'll take a quick overview of the course.
1 vidéo (Total 1 min), 2 lectures
2 lectures
Textbook: Mastering Software Development in R10 min
Syllabus10 min
3 heures pour terminer
Plotting with ggplot2
Now, we'll dive into creating and customizing ggplot2 plots.
13 lectures, 1 quiz
13 lectures
Introduction10 min
Initializing a ggplot object10 min
Plot aesthetics10 min
Creating a basic ggplot plot10 min
Geoms10 min
Using multiple geoms10 min
Constant aesthetics10 min
Example plots10 min
Extensions of ggplot210 min
Introduction10 min
Guidelines for good plots10 min
Scales and color10 min
To find out more10 min
1 exercice pour s'entraîner
Plotting with ggplot220 min
Semaine
22 heures pour terminer
Mapping 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 lectures, 1 quiz
9 lectures
Introduction10 min
Basics of Mapping10 min
ggmap, Google Maps API10 min
Mapping US counties and states10 min
More advanced mapping– Spatial objects10 min
Where to find more on mapping with R10 min
Overview of htmlWidgets10 min
plotly package10 min
Creating your own widget10 min
1 exercice pour s'entraîner
Mapping and interactive plots20 min
Semaine
32 heures pour terminer
The 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 lectures, 1 quiz
7 lectures
Introduction10 min
Overview of grid graphics10 min
Grobs10 min
Viewports10 min
Grid graphics coordinate systems10 min
The gridExtra package10 min
Where to find more about grid graphics10 min
1 exercice pour s'entraîner
Basics of grid graphics20 min
Semaine
46 heures pour terminer
Building 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 lectures, 1 quiz
12 lectures
Introduction10 min
Why Build a New Theme?10 min
Default Theme10 min
Building a New Theme10 min
Summary10 min
Introduction10 min
Building a Geom10 min
Example: An Automatic Transparency Geom10 min
Building a Stat10 min
Example: Normal Confidence Intervals10 min
Combining Geoms and Stats10 min
Summary10 min
Enseignants
Roger D. Peng, PhD
Associate Professor, BiostatisticsBloomberg School of Public Health
Brooke Anderson
Assistant Professor, Environmental & Radiological Health SciencesColorado State University
À propos de Université Johns-Hopkins
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.
À propos de la Spécialisation 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.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle possible ?
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