In the era of big data, acquiring the ability to analyze and visually represent 鈥淏ig Data鈥 in a compelling manner is crucial. Therefore, it is essential for data scientists to develop the skills in producing and critically interpreting digital maps, charts, and graphs. Data visualization is an increasingly important topic in our globalized and digital society. It involves graphically representing data or information, enabling decision-makers across various industries to comprehend complex concepts and processes that may otherwise be challenging to grasp. DSCI 605 Data visualization serves as the foundation for understanding principles, concepts, techniques, and tools used to visualize information in large, intricate data sets. It also provides hands-on experience in visualizing big data using the open-source software R. Through the course, students will learn to evaluate the effectiveness of visualization designs and think critically about decisions, such as color choice and visual encoding. Additionally, students will create their own data visualizations and become proficient in using R.

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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Scatter Plots
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Histogram
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Statistical Visualization
- Kategorie: Interactive Data Visualization
- Kategorie: Data Presentation
- Kategorie: Data Storytelling
- Kategorie: R (Software)
- Kategorie: Data Visualization Software
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Ggplot2
- Kategorie: Plot (Graphics)
- Kategorie: Rmarkdown
Wichtige Details

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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In the first module, we will learn what is data visualization, why data visualization is necessary in data science field, what data visualization will do and what skills data visualization need. We will first get started with R by learning R basic and R Markdown to prepare the data visualization in the course.
Das ist alles enthalten
20 Videos8 Lekt眉ren4 Aufgaben1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore
Understanding the elements and components of data visualization is essential for data visualization because it provides a systematic framework for creating effective and meaningful visual representations of data.In this module, we will explore the grammar of graphics, explain some rational, and introduce principles in data visualization, as well as describe the common Exploratory Data Analysis (EDA) idioms' features and applications.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lekt眉ren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
Let's get our hands wet with real data visualization-producing a graph. In this module, we will explore the powerful data visualization package ggplot2. In this module, you will learn basic usages of ggplot() function, the fill and color aesthetics, and learn to create a histogram using ggplot() and setting suitable bin numbers or bin width.
Das ist alles enthalten
8 Videos5 Lekt眉ren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 peer review1 Unbewertetes Labor
Now you have conducted the basic data wrangling, documented your work in R Markdown, and created your first data visualization in previous modules. In this module, you will learn to embed, create and refer to images and tables in R Markdown. In addition, you will learn to produce scatter plots, which further enrich your visualization experience and enhance your visualization skills.
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Lekt眉ren1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
This module will continue for one of the common EDA idioms-box plots to enrich your data visualization experience and will explore new technique-layout multiple plots on one page. In this module, you will learn to produce boxplots using ggplot(), interpret boxplots and arrange multiple plots on one page.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lekt眉ren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studieng盲nge, die von Ball State Universityangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, k枚nnen Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte k枚nnen mit Ihnen 眉bertragen werden.鹿
听Dozent

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