Name: Introdução à Visualização de Dados com ggplot2
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Descrição do curso

A capacidade de produzir visualizações de dados significativas e bonitas é uma parte essencial do seu conjunto de habilidades como cientista de dados. Este curso, o primeiro tutorial de visualização de dados em R da série, apresenta os princípios de boas visualizações e os conceitos da gramática de gráficos implementados no pacote ggplot2. O ggplot2 se tornou a ferramenta preferida para gráficos flexíveis e profissionais em R. Aqui, vamos analisar as três primeiras camadas essenciais para fazer um gráfico — Dados, Estéticas e Geometrias. Ao final do curso, você será capaz de criar gráficos exploratórios complexos.Os vídeos contêm transcrições ao vivo que você pode exibir clicando em "Show transcript" no canto inferior esquerdo dos vídeos. O glossário do curso pode ser encontrado à direita, na seção de recursos. Para obter créditos CPE, você precisa concluir o curso e atingir uma pontuação de 70% na avaliação qualificada. Você pode acessar a avaliação clicando no destaque de créditos CPE à direita.

Pré-requisitos

Introduction to the Tidyverse

Programa de estudos

Conteúdo do curso

Introdução

Neste capítulo, vamos colocar você na mentalidade certa para desenvolver visualizações significativas com R. Você vai entender que, como ferramenta de comunicação, as visualizações exigem que você pense primeiro no seu público. Você também será apresentado aos fundamentos do ggplot2 — os 7 diferentes elementos gramaticais (camadas) e os mapeamentos estéticos.

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Estéticas

Mapeamentos estéticos são a base do conceito de gramática de gráficos. É aqui que a mágica acontece — convertendo dados contínuos e categóricos em escalas visuais que dão acesso a uma grande quantidade de informação em muito pouco tempo. Neste capítulo, você vai entender como escolher os melhores mapeamentos estéticos para seus dados.

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Geometrias

A geometria de um gráfico determina quais elementos visuais serão usados. Neste capítulo, vamos familiarizar você com as geometrias usadas nos três tipos de gráficos mais comuns que você vai encontrar — gráficos de dispersão, histogramas e gráficos de linhas. Vamos explorar diferentes maneiras de construir esses gráficos.

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Temas

Neste capítulo, vamos explorar como entender a estrutura dos seus dados torna a visualização de dados muito mais fácil. Além disso, é hora de deixar nossos gráficos bonitos. Esta é a última etapa do processo de visualização de dados. A camada Themes vai permitir que você crie gráficos com qualidade de publicação diretamente no R. No próximo curso, veremos algumas camadas extras para adicionar mais variáveis aos seus gráficos.