
R言語をインストールしましょう
https://www.r-project.org/
Rstudioをインストールしましょう
https://www.rstudio.com/products/rstudio/
minicondaをインストールしましょう
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
Rstudioの初期設定を行い使いやすいように設定しましょう
本コースの概要を説明します
データ分析、データサイエンスに関わる言語を知ることで知識の幅を広げます
今までのR言語と、近年のR言語の使われ方を比較し、便利になった点を理解します
最近のパッケージを知ることで今後学習する内容を事前にイメージします
機械学習や深層学習をR言語で実現したい場合には、どのようなパッケージがあるかを紹介します
同時にpythonとの比較を行い、理解しやすい説明を行います
R言語の歴史と統合開発環境について知ることで、R言語に対する理解を深めます
議論の場や参考にできるコードが記載されている場を紹介し、独学での学習を補助します
データサイエンスの実務において、機械学習モデルの構築は全体の約2割に過ぎません。
残りの8割は、データの収集、クレンジング、探索的分析、可視化、レポーティングが占めています。
本コースでは、この「見えない8割」の作業を効率的に行うためのR言語の活用法を体系的に学びます。
R言語を知らない方にも「R言語を起点にデータサイエンスへ入門しよう」と思っていただけるよう、最先端の機能だけでなく従来まで使われてきた機能も振り返りながら紹介しています。
■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
■得られる知識:
・「RやRstudio」を使うと、どのようなことが実現出来るのかを知ることができる
・データサイエンスに利用する上で最低限どんな知識が必要かを知ることができる
・tidyverseをはじめとしたパッケージや、便利な機能を持った関数群をインストール方法から紹介する
・便利な機能や実践的な使用例をかみ砕いて紹介する
・様々なユーザーパターンを想定し、幅広いデータファイルへの接続方法や操作方法を紹介する
・スライドショーや報告レポート化する機能を使い、低ストレスで分析内容を資料化する方法を紹介する