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Data Analysis

(2時間で完成) データ分析のためのRプログラミング基礎

Rプログラミング基礎講座へようこそ!本講座は、データ分析を初めて学ぶ方を対象に、Rプログラミングのコアコンセプトと実践的なデータ処理・可視化の手法を分かりやすく体系的に解説します。Rのインストールから始まり、データ構造、基本構文、さらには実際の分析事例までを扱い、データアナリストとしての一歩を成功させることを目標としています。

6名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 12か月

  • sdj0831
R
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Big Data
Big Data
R
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Big Data
Big Data

受講後に得られること

  • RとRStudio

  • データ分析

  • データ精製

  • データ加工

Rプログラミングは簡単です。

  • R、データ分析第一歩! 🚀

  • Rで始まるデータ解析魔法

  • データだと遊ぼう! Rプログラミング入門

  • 私もやる! Rデータ分析基礎征服

  • Rプログラミング、データ分析のドアを開く

こんな方におすすめです

データ分析に

初めて入門者

Rプログラミング

初めて学ぶ方

データ関連

資格を準備する方

受講後は

  • データ分析の基本能力の確保

  • データ駆動型のトラブルシューティング能力の向上

  • 今後の成長と利用可能性の拡大

この講義の特徴

重要な特徴と差別点を紹介してください。

2回目_Rプログラミングの基本_レクチャー_

豊富な図例の挿入

この講義では、関連する絵をたくさん挿入して理解しやすくなります。

絵に例えて簡単な説明

初心者でも簡単にアクセスできるように構成されています。

このようなことを学びます。

1. R基本(R Basics):

  • R、RStudio

  • 変数(Variable)

  • データ型 (Data Types: 数値型、文字型、論理型など)

  • データ構造(Data Structures:ベクトル(Vector)、リスト(List)、行列(Matrix)、データフレーム(Data Frame)、表(Tibble))

  • 関数(Function)、ユーザー定義関数

  • パッケージ(Package:インストールとロード)

  • 条件文 (Conditional Statement: if , else )

  • 繰り返し文 (Loop: for , while )

  • コメント(コメント)、ヘルプ(ヘルプ)

2. データの前処理と操作 (Data Manipulation & Preprocessing):

  • データのインポート/エクスポート(データインポート/エクスポート:CSV、Excelなど)

  • dplyr パッケージ ( dplyr package )

  • 行/列のselect filter (select、filter)

  • ソート ( arrange )

  • 派生変数の生成とmutate (mutate)

  • データの要約 ( summarise / summarize )

  • データのグループ化( group_by

  • bind_rows join left_join inner_join bind_cols

  • 欠測値 (Missing Value: NA , is.na , na.omit )

  • 異常値 (Outlier)

  • データ精製 (Data Cleaning)

  • パイプ演算子 ( %>% )

3. データ可視化 (Data Visualization):

  • ggplot2パッケージ(ggplot2パッケージ)

  • 基本プロット(Base R plotting)

  • 棒グラフ (Bar chart: geom_bar , geom_col )

  • 線グラフ (Line graph: geom_line )

  • 散布図(Scatter plot: geom_point

  • ヒストグラム(Histogram: geom_histogram

  • ボックス図(Box plot: geom_boxplot

  • 審美的なマッピング( aes()

  • 軸(Axis)、タイトル(Title)、凡例(Legend)の設定

  • 色、形状、サイズなどの視覚要素の調整

4. 基礎統計と分析 (Basic Statistics & Analysis):

  • 技術統計量(Descriptive Statistics: 平均(mean)、中央値(median)、最頻値(mode)、分散(variance)、標準偏差(standard deviation))

  • 頻度分析 (Frequency Analysis: table )

  • 相関分析 (Correlation Analysis: cor )

  • (簡単)仮説検定の紹介(Introduction to Hypothesis Testing:t-testなど)

  • (簡易)回帰分析の紹介 (Introduction to Regression Analysis)

  • ナビゲーションデータの分析 (Exploratory Data Analysis - EDA)

この講義を作った人

  • 私も初めて勉強する時は大変でしたが、今は簡単にRプログラミングのノウハウができました。

  • 誰でも簡単にRプログラミングを勉強して学習できるように簡単な講義の形にしました。

質問がありますか?

R基礎

  • Rとは何ですか?どの用途に使用されますか?

  • RとPythonの違いは何ですか?

  • Rをインストールして使用する方法は?

データの取り扱い

  • データフレームとは何ですか?

  • Excelファイルを読み込む方法は?

  • 欠測値(NA)を処理する方法は?

データの可視化

  • ggplot2パッケージでグラフを描く方法は?

  • 棒グラフ、線グラフ、ヒストグラムを描画するには?

📐統計分析

  • 平均、中央値、分散、標準偏差を求める方法は?

  • t検定、ANOVA分析はどうすればよいですか?

受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン(OS):Windows

  • 使用ツール:Rスタジオのインストール

  • PC仕様:該当事項

学習資料

  • 提供する学習資料の形式(PPT、クラウドリンク、テキスト、ソースコード、アセット、プログラム、サンプルの問題など)

  • 分量と容量、その他の学習資料の特徴や注意事項など

選手の知識と注意事項

  • 該当なし

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データ入門者

  • R プログラミング初心者

  • データ可視化に関心者

こんにちは
です。

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受講生

41

受講レビュー

10

回答

4.3

講座評価

13

講座

ディフェックアップ(DefecUp) — 学びを成長に、技術を機会に

株式会社ディフェックアップ(DefecUp)は「学びこそが成長である」という哲学から出発した技術教育ブランドです。
私たちは単に知識を伝える会社を超え、人が成長する道を設計するeラーニング企業です。

AI、セキュリティ、データ、スマートファクトリーなど、急速に変化する技術時代の中で
誰もが自身の能力をアップグレードできるよう、DefecUpは分かりやすく実用的な融合型eラーニングコンテンツを制作しています。

ディ펙アップ(DefecUp)が運営するブランドは2つあります。

 

DefecUp(ディフェックアップ)ブランドは「技術を誰もが理解できるよう分かりやすく教える」という哲学に基づき、IT・AI・セキュリティ・データ・産業デジタル化分野を中心とした専門的な国家公認および国家技術eラーニングコンテンツを制作しています。

バイト探偵(Byte Detective)は、DefecUpの教育哲学を代表するコンテンツブランドであり、
「知識を探偵のように分析し、技術の手がかりを見つける」というコンセプトを軸としています。
すなわち、バイト探偵は学習者がITセキュリティ・AI・データ分野の核心的な原理を興味深く理解できるよう支援する融合型中心の学習ブランドです。

「学びを成長へ」

カリキュラム

全体

10件 ∙ (1時間 52分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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