RとAI Tutorで問題解決!実践データ分析マスター

複雑なデータ分析、どこから手をつければいいか途方に暮れていませんか?私が積み重ねてきた実践ノウハウで、RやAI Tutorの活用法を明快にお教えします。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

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受講後に得られること

  • RとAI Tutorを活用したデータの前処理および加工能力

  • 実践的な問題解決のための統計的分析および結果の解釈

  • LLMベースの効率的なコード作成および分析の自動化

  • ビジネスインサイトを導き出すための効果的なデータ視覚化

  • 中級レベルのデータ分析プロジェクトの企画および遂行

Rデータ分析の基礎から
AIベースの実践的な問題解決まで

データ分析能力を一段階アップグレードしましょう。


データ分析、どこから始めればよいか分からずお困りではありませんか?
豊富な実務経験を持つ講師が、RとAI Tutorを活用して
複雑なデータを明快に分析し、実質的なインサイトを導き出す方法をお教えします。体系的な分析能力とAI活用スキルを強化し、実際の課題解決能力を身につけましょう。


RとAI Tutorで問題を解決!
実践的なデータ分析能力を強化する講座です。

R、AI Tutor、LLMを活用して、データの前処理、統計分析、視覚化、コード作成の自動化など、
データ分析の全過程を体系的に学習します。KoNLP、dplyr、ggplot2パッケージからAIベースのプロンプトエンジニアリングまで扱います。 packages to AI-based prompt engineering. và cả kỹ thuật prompt dựa trên AI.



基礎文法を超えて、実際の現場で直面する複雑なデータ問題を解決し、AIを通じて分析効率を最大化する方法を学びます。
データ分析プロジェクトの企画から結果の解釈まで、実質的な問題解決能力を養います。



RStudioの環境設定からdplyrを用いたデータ操作、ggplot2を活用した高度な視覚化、KoNLPを利用したテキストマイニング、そしてAI Tutorを活用したLLMベースのRプロンプトエンジニアリングまで
データ分析の全過程を直接実装しながら実務感覚を身につけます。

RとAI Tutorで
データ分析をマスターする

Section 1 - Rデータ分析環境の構築と基礎の理解

Rプログラミング言語の基本概念、開発環境の設定、そしてRStudio IDEの活用方法を学習します。データ分析のための必須ツールのインストールと環境構築を通じて、実習の準備を完了します。

Section 2 - Rのデータ型および主要構造の操作

Rで使用される様々なデータ型(Numeric, Character, Logical)と、ベクトル、因子(Factor)、行列、配列、データフレーム、リストなどの主要なデータ構造を理解し、操作する方法を学びます。

Section 3 - 外部データ連携および入出力(I/O)マスター

TXT、CSV、Excelなど、さまざまな形式の外部データをRに読み込み(Import)、Rオブジェクトを外部ファイルとして保存する(Export)実務的なデータ入出力技法を習得します。

Section 4 - KoNLPを活用した韓国語テキストマイニング実習

KoNLPパッケージをインストールし、Java環境を構築して、韓国語の形態素解析、名詞抽出、テキストデータの視覚化(バーチャート、ワードクラウド)を実習します。

Section 5 - dplyrを利用したデータの整理および操作

dplyrパッケージのfilter()、select()、arrange()、mutate()、summarise()、group_by()関数を活用して、データを効率的にフィルタリング、選択、並べ替え、派生変数の生成、要約する方法を学習します。

Section 6 - ggplot2ベースのデータ視覚化技法の活用

ggplot2パッケージを使用して、散布図、棒グラフ、線グラフ、箱ひげ図など、さまざまな種類のグラフを作成し、aestheticsの設定とデータ視覚化技術を深く学びます。

Section 7 - 非定型データの精製および高度なテキストマイニングの応用

正規表現を活用した文字列処理、ヒップホップの歌詞データのパース、RColorBrewerを利用したカラーパレットの適用、ワードクラウドの可視化など、高度なテキストマイニング手法を応用します。

Section 8 - 推論統計の基礎および確率分布の実務適用

確率の基本概念、二項分布および正規分布をRで視覚化し分析する方法を学びます。実務データを活用して、在庫管理などの確率分析を行います。

Section 9 - LLMベースのR-統計プロンプ트エンジニアリング

巨大言語モデル(LLM)の原理を理解し、Rおよび統計分析のためのカスタマイズされたAI Tutorの設計および構築方法を学習します。エラーデバッグとGeminiの活用法を習得します。

複雑なデータ分析、どこから始めればよいか途方に暮れていませんか?
この講義は、まさにそのような方々のために作られました。


✔️ RとAI Tutorで実践的なデータ分析スキルを身につけたい学習者

  • Rの基礎から高度な分析手法まで体系的に学びたい方

  • AI Tutorを活用してデータ分析コードの作成およびエラー解決能力を向上させたい方

  • 実際のデータを扱いながら、統計分析および結果の解釈能力を強化したい方

✔️ AIツールでデータ分析ワークフローを革新したい実務担当者

  • ChatGPTなどのLLMを活用して、効率的なコード作成および分析の自動化を経験したい方

  • データの前処理、操作、可視化の全過程をAIと共に効率的に行いたい方

  • データに基づいたビジネスインサイトを導き出す能力を、一段階アップグレードしたい方

✔️ 初級を超えて、実質的な問題解決能力を身につけたいデータ分析家志望の方

  • RとAI Tutorを連動させて、複雑なデータ分析プロジェクトを企画・遂行する能力を養いたい方

  • 理論学習にとどまらず、実際の現場で直面する可能性のある多様なデータ問題を解決する経験を積みたい方

  • データ分析結果の説得力を高める、効果的な視覚化手法を学びたい方


もうデータ分析の前でためらう必要はありません。
RとAI Tutorと一緒なら、あなたもデータの隠れた価値を発見する専門家になれます。

受講前のご注意事項


実習環境

  • Rプログラミング開発環境:RとRStudioの最新バージョンをインストールする必要があります。

  • OS:Windows、macOS、Linuxなどの汎用オペレーティングシステムをサポートしています。

  • PCスペック:円滑なデータ分析のために、8GB以上のRAMと十分なストレージ容量を推奨します。

前提知識および注意事項

  • データ分析に関する基本的な理解が必要です。

  • Rプログラミング言語の初級レベルの学習経験があると望ましいです。

  • AI Tutor活用のために、ChatGPTなどのLLMの使用経験があると役立ちます。

学習資料

  • 講義で提供される実習用データファイル(CSV、TXTなど)を活用します。

  • RStudio内で生成されるコードスニペットおよび分析結果を保存します。

  • KoNLP、dplyr、ggplot2など、主要なRパッケージのドキュメントを参考にします。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • RとAI Tutorを活用して、データ分析スキルを一段階アップグレードしたい学習者

  • AIツールを活用してデータ分析ワークフローを革新したい実務家

  • 初級を超えて、実践的な問題解決能力を身につけたいデータ分析家志望者

  • 複雑なデータを分析し、ビジネスインサイトを導き出す必要がある企画者および研究者

前提知識、
必要でしょうか?

  • 基本的なコンピュータ活用能力(ファイル管理、プログラムのインストールなど)

  • データ分析に対する関心と学習意欲

  • Rプログラミングおよび統計学の事前知識不要(基礎から学習)

こんにちは
ywjang23583です。

通信会社であるLG電子で約27年間、開発職に従事いたしました。定年退職後は、各大学の教養SWコーディング学習や職業訓練校、官公庁などで講師を務めてまいりました。現在も職業専門学校にて、IoT(モノのインターネット)コースの授業を担当しております。

以下のような内容で講義を録画し、それを共有したいと考えております。

1.R統計 基本/深化過程

2.モノのインターネット(IoT)技術手法のセンサーデータ収集部 Arduino

3.ラズベリーパイ技術

4.AI活用のための基本/深化過程(基本アルゴリズムの理解およびツール活用法)

5.スマートファーム構成のためのシステム的なプラットフォーム実装技法

6.視覚化手法であるTableauとPowerBI技術

7.実務における6シグマ技術手法

8.ビッグデータ分析ハドゥープ・エコシステム構築

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カリキュラム

全体

33件 ∙ (16時間 20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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