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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。

5名 が受講中です。

  • sdj0831
실습 중심
R
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。

241

受講生

35

受講レビュー

10

回答

4.3

講座評価

13

講座

디펙업(DefecUp) — 배움을 성장으로, 기술을 기회로

(주)디펙업은 “배움이 곧 성장이다”라는 철학으로 출발한 기술 교육 브랜드입니다.
우리는 단순히 지식을 전달하는 회사를 넘어, 사람이 성장하는 길을 설계하는 이러닝 기업입니다.

AI, 보안, 데이터, 스마트팩토리 등 빠르게 변하는 기술 시대 속에서
누구나 자신의 역량을 업그레이드할 수 있도록, 디펙업은 쉽고 실용적인 융합형 이러닝 콘텐츠를 만듭니다.

디펙업에서 운영하는 브랜드는 두 가지가 있습니다.

 

디펙업(DefecUp) 브랜드는 “기술을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 가르친다”는 철학을 바탕으로, IT·AI·보안·데이터·산업 디지털화 분야 중심의 전문 국가공인 및 국가 기술 이러닝 콘텐츠를 제작하고 있습니다.

바이트탐정(Byte Detective)은 디펙업(DefecUp)의 교육 철학을 대표하는 콘텐츠 브랜드로,
“지식을 탐정하듯 분석하고, 기술의 단서를 찾는다”는 콘셉트를 중심으로 합니다.
즉, 바이트탐정은 학습자가 IT 보안·AI·데이터 분야의 핵심 원리를 흥미롭게 이해하도록 돕는 융합형 중심 학습 브랜드입니다.

 

"배움을 성장으로"

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: 

受講レビュー

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