R言語によるデータサイエンス【データ操作, 最短習得コース】 (2021, tidyverse+α, 基礎+応用)

データサイエンスの実践において、機械学習モデル構築は全体のほんの一部、約2割に過ぎません。残りの8割は、データ収集、データクレンジング、探索的データ分析 (EDA)、データ可視化、そしてレポート作成といった作業に費やされています。この重要な「見えない8割」を効率化するためのR言語活用を、本コースでは体系的に習得します。

R言語をこれから学びたい方、データサイエンスへの第一歩を踏み出したい方にも最適です。最先端の機能はもちろん、R言語の基礎から丁寧に解説します。

■ 使用環境:

• Windows 10
• R 4.0.5
• RStudio 1.4.1717

■ 利用パッケージ例:
nycflights13, palmerpenguins, devtools, remotes, usethis, vctrs, httr, tidyverse, tidyselect, here, janitor, skimr, lubridate, hms, slider, glue, broom, fs, data.table, dtplyr, tictoc, readxl, vroom, DBI, RSQLite, reprex, odbc, RODBC, reticulate, gapminder, dbplyr, prettycode, styler, testthat, bench, parallelly, parallel, furrr, multidplyr, rsthemes, scales, cowplot, patchwork, withr, ProjectTemplate, scatterplot3d, haven, kableExtra, knitr, xaringan, revealjs

■ このコースで習得できること:

• RやRStudio を活用することで、データサイエンスで何ができるのかを理解する。
• データサイエンスに必要な最低限の知識を習得する。
• tidyverse をはじめとする、データ分析を効率化するパッケージや便利な関数群のインストール方法から習得する。
• 実践的な使用例をわかりやすく解説し、すぐに使えるスキルを身につける。
• 多様なデータファイルへの接続方法や操作方法を、様々なユーザーパターンを想定して学ぶ。
• スライドショーや報告レポート作成機能を活用し、分析結果をストレスなく資料化する方法を習得する。

このコースは、データサイエンスの基礎を固め、実践的なスキルを身につけるための最適なステップとなります。データ分析、データ可視化、データ処理のスキルアップを目指す方におすすめです。