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Curso

Introducción a la visualización de datos con ggplot2

BásicoNivel de habilidad

Actualizado 12/2025

Aprende a producir visualizaciones de datos significativas y llamativas con ggplot2 y comprende la gramática de los gráficos.

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RData Visualization

4 h

14 vídeos

52 Ejercicios

4,300 XP

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Descripción del curso

La capacidad de producir visualizaciones de datos significativas y atractivas es una parte esencial de tu conjunto de habilidades como científico de datos Este curso, el primer tutorial de visualización de datos en R de la serie, te introduce en los principios de las buenas prácticas de visualización y en la gramática de los conceptos de trazado gráfico implementados en el paquete ggplot2. ggplot2 se ha convertido en la herramienta preferida para realizar gráficos flexibles y profesionales en R. Aquí examinaremos las tres primeras capas esenciales para realizar un trazado: datos, estética y geometrías. Al final del curso serás capaz de realizar gráficos exploratorios complejos.

Requisitos previos

Introduction to the Tidyverse

1

Introducción

En este capítulo te mostraremos cómo desarrollar visualizaciones significativas con R. Entenderás que, como herramienta de comunicación, las visualizaciones requieren que pienses primero en los destinatarios. También conocerás los fundamentos de ggplot2: los 7 elementos gramaticales diferentes (capas) y las asignaciones estéticas.

Introducción

Explorar y explicar

Generar tu primer gráfico

Los tipos de columnas de datos afectan a los tipos de gráficos

La gramática de los gráficos

Asignar columnas de datos a la estética

Comprender las variables

Capas ggplot2

Añadir geometrías

Cambiar una o todas las geometrías

Guardar gráficos como variables

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2

Estética

Las asignaciones estéticas son la piedra angular del concepto de gramática del trazado gráfico. Aquí es donde se produce la magia: convertir los datos continuos y categóricos en escalas visuales que permitan acceder a una gran cantidad de información en muy poco tiempo. En este capítulo comprenderás cómo elegir las mejores asignaciones estéticas para tus datos.

Estética visible

Todo sobre la estética: color, forma y tamaño

Todo sobre estética: color vs. relleno

Todo sobre la estética: comparar la estética

Estética para variables categóricas y continuas

Utilizar atributos

Todo sobre los atributos: color, forma, tamaño y alfa

Todo sobre los atributos: conflictos con la estética

A por todas

Modificar la estética

Actualizar las etiquetas estéticas

Configurar una estética ficticia

Buenas prácticas estéticas

Asignaciones adecuadas

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3

Geometrías

La geometría de un gráfico dicta qué elementos visuales se utilizarán. En este capítulo, te familiarizarás con las geometrías utilizadas en los tres tipos de gráficos más comunes que encontrarás: gráficos de dispersión, de barras y de líneas. Veremos distintas formas de construir estos gráficos.

Gráficos de dispersión

Sobretrazado 1: grandes conjuntos de datos

Sobretrazado 2: valores alineados

Sobretrazado 3: Datos de baja precisión

Sobretrazado 4: Datos enteros

Histogramas

Generar histogramas

Posiciones en los histogramas

Gráficos de barras

Posición en gráficos de barras y columnas

Gráficos de barras superpuestos

Gráficos de barras: paleta de colores secuencial

Gráficos lineales

Gráficos lineales básicos

Múltiples series temporales

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4

Temas

En este capítulo, explicaremos de qué manera entender la estructura de los datos hace que sea más sencillo generar una mejor visualización de dichos datos. Además, es hora de poner bonitos nuestros gráficos. Este es el último paso del proceso de presentación de los datos. La capa temas te permitirá hacer gráficos con calidad de publicación directamente en R. En el próximo curso veremos algunas capas adicionales para añadir más variables a tus gráficos.

Temas desde cero

Mover la leyenda

Modificar elementos del tema

Modificar los espacios en blanco

Flexibilidad temática

Temas incorporados

Explorar ggthemes

Temas de ambientación

Gráficos con calidad para ser publicados

Gráficos explicativos eficaces

Utilizar geometrías para gráficos explicativos

Uso de annotate() para adornos

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Introducción a la visualización de datos con ggplot2

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