R ve ggplot2 ile veriyi görselleştirin
R dilinde dplyr/tidyr veri işleme, ggplot2 grammar of graphics, plotly interaktif grafik ve Shiny panosu ile statik ve etkileşimli görselleştirme üretmeyi öğreten eğitim.
R ekosistemiyle veri işleme ve görselleştirme
Bu eğitim, R programlama dilinde veri görselleştirmeyi öğretir. R temelleri, vektör ve veri çerçevesi (data frame), tidyverse yaklaşımı ve dplyr ile veri işleme (filter, select, mutate, group_by, summarise) işlenir. ggplot2'nin grammar of graphics mantığı, aesthetic, geom, scale, facet ve theme katmanları, çizgi/çubuk/dağılım/kutu grafikleri uygulamalı ele alınır. tidyr ile veri yeniden şekillendirme, plotly ile interaktif grafik, R Markdown raporu ve Shiny ile web gösterge panosu gösterilir.
3 Gün. Her gün dört modül; RStudio'da veri işleme ve grafik üretme lableri.
Orta Seviye — R dilinde ggplot2 grammar of graphics, dplyr veri işleme, interaktif plotly ve Shiny ile görselleştirmeyi kapsar.
RStudio'da gerçek veri setleriyle dplyr dönüşümleri ve ggplot2 grafikleri yazarak uygulanır.
ggplot2 katman mantığıyla her grafiği sistematik olarak kurarsınız.
dplyr ve tidyr ile veriyi hızlı temizler ve dönüştürürsünüz.
plotly ve Shiny ile etkileşimli grafik ve pano üretirsiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Değişken, fonksiyon ve döngü kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Ortalama, dağılım gibi temel kavramlar yararlıdır.
R ve RStudio kurulu bir ortam gerekir.
İnternet erişimli bir bilgisayar ve ilgili yazılımın kurulabildiği ortam gerekir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
dplyr ve tidyr ile veriyi dönüştürürsünüz.
Grammar of graphics ile grafik kurarsınız.
Ölçek, facet ve tema ile grafiği biçimlendirirsiniz.
Dağılım, kutu ve trend grafikleri üretirsiniz.
plotly ile etkileşimli grafik yaparsınız.
R Markdown ile yeniden üretilebilir rapor yazarsınız.
Shiny ile web gösterge panosu kurarsınız.
Grafik ve panoları paylaşır/dağıtırsınız.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
QlikView'da Kimball boyutsal modelleme: fact/dimension, granülarite, conformed boyut, SCD ve yıldız/snowflake şemayı öğrenin.
Detayları Gör →
QlikView script'iyle ETL: extract/transform/load katmanları, QVD mimarisi, incremental load ve hata yönetimini uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
QlikView'a giriş: veri yükleme sihirbazı, associative seçim, list box ve temel grafiklerle ilk belgenizi oluşturmayı öğrenin.
Detayları Gör →
QlikView'da VBScript makroları, API nesne modeli, object properties, export ve tetikleyicilerle otomasyonu uygulamalı öğrenin.
Detayları Gör →
QlikView performansı: bellek/kardinalite optimizasyonu, optimized load, Set Analysis/Aggr ve Server cluster/Publisher ölçeklendirmesini öğrenin.
Detayları Gör →