Dans ce cours, vous apprendrez la grammaire graphique, un système de description et de construction de graphiques, et comment le paquetage de visualisation de données ggplot2 pour R applique ce concept aux diagrammes à barres, histogrammes, diagrammes circulaires, diagrammes de dispersion, diagrammes linéaires et diagrammes en boîte de base. Vous apprendrez également à personnaliser davantage vos graphiques et vos tracés à l'aide de thèmes et d'autres techniques. Vous apprendrez ensuite à utiliser un autre progiciel de visualisation de données pour R, appelé Leaflet, afin de créer des tracés cartographiques, une manière unique de tracer des données basées sur des données de géolocalisation. Enfin, vous serez initié à la création de tableaux de bord interactifs à l'aide du package R Shiny. Vous apprendrez à créer et à personnaliser des applications Shiny, à modifier l'apparence des applications en ajoutant des composants HTML et des images, et à déployer vos applications de données interactives sur le Web. Vous mettrez en pratique ce que vous apprenez et acquerrez une expérience pratique en réalisant des laboratoires dans chaque module et un projet final à la fin du cours. Regardez les vidéos, travaillez dans les laboratoires et voyez vos compétences en science des données se développer. Bonne chance ! REMARQUE : ce cours nécessite des connaissances en matière de travail avec R et de données. Si vous ne possédez pas ces compétences, il est fortement recommandé de suivre les cours Introduction à la programmation R pour la science des données et Analyse des données avec R d'IBM avant de commencer ce cours. Note : Le pré-requis pour ce cours est d'avoir des compétences de base en programmation R.
Offrez à votre carrière le cadeau de Coursera Plus avec $160 de réduction, facturé annuellement. Économisez aujourd’hui.
Visualisation de Données avec R
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Yiwen Li
24 357 déjà inscrits
Inclus avec
(243 avis)
Ce que vous apprendrez
Créer des diagrammes à barres, des histogrammes, des diagrammes circulaires, des diagrammes de dispersion, des graphiques linéaires, des diagrammes en boîte et des cartes à l'aide de R et des progiciels connexes.
Concevez des graphiques et des tracés personnalisés à l'aide d'annotations, de titres d'axes, d'étiquettes de texte, de thèmes et de facettes.
Créez des cartes à l'aide du package Leaflet pour R.
Créez des tableaux de bord interactifs à l'aide du package Shiny pour R.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : La programmation en R
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
13 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
Il y a 4 modules dans ce cours
Des données sans moyen de transmettre l'histoire qui les sous-tend à vous-même ou à d'autres personnes ne sont que des chiffres sur une page. Vous pouvez observer et raconter l'histoire de vos données de manière plus percutante grâce à la visualisation. Dans ce module, vous apprendrez les bases de la visualisation de données à l'aide de R, y compris les composants fondamentaux qui sont partagés par tous les graphiques et les tracés, et comment donner vie à ces composants à l'aide du package ggplot2 pour R. Vous apprendrez également à créer trois types de graphiques courants, y compris les graphiques à barres, les histogrammes et les graphiques circulaires, à partir de données qualitatives et quantitatives.
Inclus
5 vidéos3 lectures4 devoirs1 élément d'application1 plugin
Dans ce module, vous ferez passer vos compétences en matière de visualisation de données au niveau supérieur ! Vous apprendrez à créer trois types de diagrammes, notamment des diagrammes de dispersion, des diagrammes linéaires et des diagrammes en boîte, à l'aide de la bibliothèque ggplot2, puis à personnaliser les visualisations à l'aide d'annotations, de titres d'axes personnalisés et d'étiquettes de texte. Vous découvrirez également les facettes, un moyen de visualiser chaque niveau d'une variable discrète ou catégorielle, ainsi que différentes façons de travailler avec des thèmes. Enfin, vous découvrirez un type de graphique unique, appelé carte, que vous pouvez créer à l'aide de données de géolocalisation et de la bibliothèque Leaflet.
Inclus
6 vidéos2 lectures4 devoirs2 éléments d'application3 plugins
Vos données racontent une histoire. Vous avez créé des graphiques et des diagrammes qui montrent les relations importantes entre les variables, identifient les valeurs aberrantes et les anomalies, et observent les tendances qui peuvent vous aider à prédire l'avenir. Vous souhaitez maintenant mettre ces visualisations de données à la portée de vos partenaires et faciliter l'interaction et l'exploration des données. Vous avez besoin d'un tableau de bord ! Dans ce module, vous apprendrez pourquoi les tableaux de bord sont importants et vous construirez des tableaux de bord interactifs à l'aide du package Shiny pour R. Vous apprendrez comment les tableaux de bord Shiny sont structurés en composants d'interface utilisateur et de serveur, puis vous construirez ces composants et développerez la logique nécessaire pour les faire fonctionner ensemble. Vous apprendrez également à déployer vos tableaux de bord et à fournir un moyen de générer des rapports informatifs avec R Markdown.
Inclus
6 vidéos2 lectures4 devoirs2 laboratoires non notés5 plugins
Inclus
3 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté1 plugin
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
Johns Hopkins University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
Affichage de 3 sur 243
243 avis
- 5 stars
76,54 %
- 4 stars
15,63 %
- 3 stars
3,70 %
- 2 stars
1,64 %
- 1 star
2,46 %
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à plus de 7 000 cours de renommée internationale, à des projets pratiques et à des programmes de certificats reconnus sur le marché du travail, tous inclus dans votre abonnement
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours du certificat et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations. De là, vous pourrez l'imprimer ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.
Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complète.