データ操作のウォームアップ
tidyverse を使ったデータ操作の肩慣らしとして、アメリカ地域（'AMR'）の年ごとの報告症例数を確認してみましょう。
まずは目的の地域にデータセットをフィルタし、その後、年を横軸、症例数を縦軸にしたシンプルな散布図を作成します。
さらに、点の不透明度を 50%（0.5）に設定して、データの重なり具合を把握できるようにします。
この演習はコースの一部です
R による可視化ベストプラクティス
演習の手順
who_diseaseをフィルタして、'AMR'地域のデータのみを残します。- 美的属性（aesthetics）を設定し、
yearを x 軸、casesを y 軸にマッピングします。 geom_point()内で点の不透明度（alpha）を0.5に下げて、重なり具合を把握します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# filter data to AMR region.
amr_region <- who_disease %>%
___(___)
# map x to year and y to cases.
ggplot(amr_region, aes(___)) +
# lower alpha to 0.5 to see overlap.
geom_point(___)