Od gramatyki grafiki do map w R

Chcesz tworzyć estetyczne iczytelne mapy oraz inne atrakcyjne wizualizacje danych w R? Ten kurs pokaże Ci, jak to zrobićbez przedzierania się przez gąszcz teorii i bez konieczności bycia programistą.

Zamiast uczyć formalnych definicji stawiamy na intuicję i praktykę: każdy mechanizm pokazujemy „na żywo" w RStudio, krok po kroku.. Punktem wyjścia jest gramatyka grafiki - prosta idea, dzięki której przestajesz pytać „jak zrobić ten konkretny wykres?", a zaczynasz myśleć „z jakich warstw go zbudować?". To podejście otwiera drzwi do pełnej kontroli nad każdym elementem wizualizacji.

Druga, najobszerniejsza część kursu, to mapy w R. Nauczysz się przygotowywać atrakcyjne mapy tematyczne - od pobrania i wczytania pliku shapefile, przez kolorowanie regionów według wybranej zmiennej aż po zaawansowane efekty: wykresy kołowe i słupkowe nanoszone bezpośrednio na województwa, etykiety, desenie zamiast kolorów (wymagane przez wiele redakcji), nanoszenie miast i ich podpisów oraz zapis gotowej grafiki do prezentacji czy manuskryptu. Wszystko na czytelnych, przykładach z Polski - wynikach wyborów, frekwencji, cenach mieszkań w dzielnicach Krakowa.

To kurs nastawiony na praktykę: oglądasz, pauzujesz, odtwarzasz u siebie.

W ramach szkolenia otrzymujesz:

• ponad 4 godziny materiałów wideo,
• komplet skryptów R,
• materiały tekstowe do każdej lekcji,
• przykładowe zbiory danych do samodzielnych ćwiczeń.

Dla kogo jest ten kurs?

Dla każdego, kto pracuje z danymi i chce, by jego wykresy wreszcie wyglądały profesjonalnie.

Sprawdzi się zarówno dla osób rozpoczynających pracę z R, jak i dla tych, którzy korzystają z programu od pewnego czasu, ale chcą lepiej zrozumieć możliwości pakietu ggplot2 oraz nauczyć się przygotowywać zaawansowane mapy.

Kurs szczególnie polecamy:

• badaczom i pracownikom naukowym,
• studentom i doktorantom,
• pracownikom administracji,
• wszystkim pracującym z danymi przestrzennymi, którzy chcą tworzyć mapy bez korzystania z kosztownego oprogramowania GIS.

Do komfortowej pracy  warto wcześniej znać absolutne podstawy pracy w R i RStudio (import danych, instalacja pakietów). Jeśli ich nie masz — wskażemy, gdzie szybko je uzupełnić.

Czego się nauczysz?

Po ukończeniu kursu będziesz potrafić:

• korzystać z gramatyki grafiki — uniwersalnej zasady, dzięki której zbudujesz dowolny wykres z warstw, zamiast uczyć się każdego typu osobno
• samodzielnie tworzyć wykresy rozrzutu, histogramy, słupki i wykresy z liniami regresji - od prostych po złożone
• świadomie dobierać kolory, motywy, osie, legendy i elementy graficzne,
• budować od zera mapy Polski (choropleth) kolorowane według wybranej zmiennej - i poprawnie połączysz mapę z danymi tabelarycznymi
• nanosić na mapę wykresy kołowe i słupkowe, etykiety oraz desenie (wzory wypełnień) wymagane w wielu publikacjach
• dodawać do mapy punkty (miasta) i ich podpisy, radząc sobie z nakładającymi się etykietami (ggrepel)
• omijać kluczowe pułapki pracy z danymi przestrzennymi: układy współrzędnych (CRS), spójność klucza łączącego, polskie znaki, liczby zapisane „tekstem"
• wizualizować dowolną mapę w formacie shapefile — region, miasto, rzeki, drogi — według tego samego, sprawdzonego schematu
• eksportować gotowe grafiki w wysokiej jakości, prosto do Worda, PowerPointa czy manuskryptu naukowego
• wykorzystywać gotowe skrypty R we własnych projektach i szybko dostosowywać je do nowych danych.

Program szkolenia

Rozdział 1 — Gramatyka grafiki, czyli fundament ggplot2

• Gramatyka grafiki — skąd się wzięła i dlaczego myślimy „warstwami" (dane, estetyki, geometrie)
• Ćwiczenie: pierwszy wykres rozrzutu — kolory wewnątrz i poza aes(), modułowa budowa wykresu
• Składowe gramatyki grafiki — warstwa statystyczna (stat_*), panele (facet_*), współrzędne, skale i motywy
• Ćwiczenie: bardziej złożone wykresy na zbiorze „pingwiny" — regresja, histogramy, grupowanie
• Podsumowanie — dlaczego ggplot2 to uniwersalny klucz do wykresów z innych pakietów (ggpubr, survminer, factoextra)

Rozdział 2 — Mapy w R w praktyce

• Dane do map — format shapefile, dane tabelaryczne, klucz łączący, układ współrzędnych (CRS) i typowe pułapki
• Ćwiczenie: pobranie i wczytanie mapy powiatów, pierwsza prosta mapa (geom_sf, theme_void)
• Ćwiczenie: kolorowanie powiatów według zmiennej i scalanie danych z mapą
• Ćwiczenie: formatowanie mapy
• Ćwiczenie: mapa województw według frekwencji
• Ćwiczenie: przygotowanie danych pod wykresy kołowe (centroidy, współrzędne, ramka scatterpie_data)
• Ćwiczenie: nanoszenie wykresów kołowych na mapę (geom_scatterpie, druga skala kolorów, promień, paleta)
• Ćwiczenie: etykiety tekstowe na kołach — formatowanie wartości jako procenty, czytelność napisów
• Ćwiczenie: zapisywanie wykresu — eksport z panelu Plots oraz przez ggsave() (rozmiar, DPI, formaty)
• Ćwiczenie: przygotowanie danych pod naniesienie słupków na mapę. Ćwiczenie: nanoszenie słupków na mapę (geom_rect, niezależne skale, coord_sf)
• Ćwiczenie: desenie zamiast kolorów (ggpattern) — rozróżnianie grup wzorami wymagane przez redakcje
• Ćwiczenie: mapa z naniesionymi miastami — punkty, rozmiar według liczby mieszkańców
• Ćwiczenie: podpisy miast i nakładanie etykiet (geom_sf_text, check_overlap, ggrepel)
• Ćwiczenie końcowe: wizualizacja dowolnej mapy shapefile na przykładzie dzielnic Krakowa (ceny mieszkań)