Corso di Data Visualization con ggplot2

Location
Il corso si terrà in:
Dipartimento di Biomedicina e Prevenzione
Università di Roma Tor Vergata
Edificio E Nord 2 piano aula 290
Via Montpellier 1
00133 Rome
Programma del corso
Giorno 1
| Orario | Argomento |
|---|---|
| 9:30 | Introduzione al Corso |
| 10:00 | Gestione delle tabelle |
| 10:45 | Pausa |
| 11:15 | Fondamenti di ggplot2: Grammar of Graphics |
| 12:30 | Pausa pranzo |
| 13:35 | Geometrie Base |
| 15:00 | Pausa |
| 15:30 | Estetiche e Mappature |
| 16:30 | Fine giornata |
Giorno 2
| Orario | Argomento |
|---|---|
| 9:30 | Recap Giorno 1 |
| 10:00 | Facets e Coordinate |
| 10:45 | Pausa |
| 11:15 | Scale e Trasformazioni |
| 12:30 | Pausa pranzo |
| 13:30 | Themes e Personalizzazione |
| 15:00 | Pausa |
| 15:30 | Visualizzazioni Avanzate |
| 16:30 | Considerazioni finali e Q&A |
Obiettivi del corso
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi della Grammar of Graphics
- Creare visualizzazioni efficaci con ggplot2
- Personalizzare grafici per pubblicazioni scientifiche
- Scegliere il tipo di grafico appropriato per diversi tipi di dati
- Applicare best practices nella visualizzazione dati
Prerequisiti
- Conoscenza base di R
- RStudio installato
- Familiarità con data frames e manipolazione dati
Come installare i software necessari al corso
R
Per installare R cliccate sul seguente link e seguite le istruzioni per il vostro sistema operativo.
RStudio
Per installare RStudio cliccate sul seguente link e seguite le istruzioni per il vostro sistema operativo.
In alternativa potete usare il servizio cloud di RStudio cliccando sul seguente link.
Pacchetti R necessari
Installare i seguenti pacchetti prima dell’inizio del corso:
# Pacchetti principali
install.packages("tidyverse")
# Pacchetti aggiuntivi per esempi
install.packages("patchwork")
install.packages("ggthemes")
install.packages("palmerpenguins")Slack
Seguire il link per iscriversi al canale Slack del corso.
Materiali del corso
Tutti i materiali del corso (slides, script, datasets) saranno disponibili nella sezione Materiali.
Docente
Marco Chiapello è un bioinformatico con lunga esperienza di utilizzo di R e Bioconductor. Dal 2016 è un istruttore certificato per l’organizzazione internazionale The Carpentries con la quale ha insegnato negli ultimi anni più di 10 corsi in varie università Europee di analisi dati con R. Dal 2015 insegna il corso PhD ToolBox presso l’Università degli Studi di Torino. Attualmente è Application Engineer presso Agilent Technologies nella divisione “Diagnostics & Genomics”.
Contatti
Per domande o informazioni sul corso:
- Email: Marco Chiapello
- Slack: REVELO Training workspace
- GitHub: Course Repository