【R言語をゼロから理解していく】データサイエンスの実践例から学ぶデータ分析入門
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
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【R言語をゼロから理解していく】データサイエンスの実践例から学ぶデータ分析入門

データサイエンスの理解、R言語プログラミングでの基本統計量・可視化、データ分析プロセスの基礎を網羅!オープンデータ(e-stat)活用やSNS(twitter)分析といった広域なデータ分析事例を紹介!
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Last updated 7/2017
Japanese
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This course includes
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  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • 統計学・機械学習の基本を理解している
  • 実務のデータ分析を実行するための一連のプロセスを理解して、分析のPDCAを回すことができる
  • R/Rstudioの基本的な操作方法を習得して、実際のデータ分析で使用できる
Course content
Expand all 49 lectures 04:49:43
+ データサイエンスの理解
2 lectures 14:56

学術および技術的背景の紹介。

Preview 07:08

データ分析での実例紹介

1-2具体的事例
07:48
+ 2回Rの導入
20 lectures 02:02:40
2-1.1 検定
03:20
2-1-2相関と回帰
06:03
2-1-3分類
05:47
2-2-1データサイエンスのソフトウェア
02:53
2-2-2R/RStudioのインストール
03:30
2-3Rstudioの画面操作
08:56
2-4-1データの読み込み
01:24
2-4-2Rで使用される用語
08:50
2-5-1前回までの確認
00:59
2-5-2データの中心
09:48
2-5-3データの幅
11:43
2-6-1モダンな操作
10:25
2-6-2母集団と標本そして検定
13:45
2-7-1モダンなグラフ日本語設定
02:18
2-7-2ggplot2によるヒストグラム
07:32
2-7-3散布図
08:10
2-7-4グループを分ける
01:44
2-7-5クラスター分析
05:51
2-7-6主成分分析
05:32
+ 3回データサイエンスの手法
12 lectures 01:24:24
3-1検定
08:20
3-2-1回帰・分析
11:31
3-2-2ロジステック回帰分析
09:30
3-2-3決定木
11:22
3-3クラスタリング
09:01
3-3-1階層型クラスタリング
12:54
3-3-2k平均法
07:09
3-4-1次元削減とは
00:54
3-4-2-2主成分分析の実行
02:36
3-4-2-3主成分の抽出とバイプロット
00:54
3-4-2-4累積寄与率の計算
06:31
+ 4回データ分析プロセス
9 lectures 36:37
4-1分析プロセスの概要
01:47
4-2ビジネス課題の明確化
02:02
4-3分析計画の立案
05:51
4-4データの選定収集
03:27
Rコード解説について
00:51
4-5データの特性理解
07:40
4-6データの前処理
03:53
4-7予測モデルの構築
03:12
4-7-2予測モデルの構築2
07:54
+ 5回データ活用事例
6 lectures 31:06
5-1e-statの紹介
04:20

e-statでの項目名が更新されたため、併せて添付のRコードを更新しました。e-statapi_ver201609.zipファイルを参照下さい。
※念のためビデオと同じ"以前"のRコード(e-statapi.zip)も残しておきます。

5-1e-statからのデータ取得&日本地図への描画_1
05:42
5-1e-statからのデータ取得&日本地図への描画_2
05:15
5-1e-statからのデータ取得&日本地図への描画_4
02:28
5-2テキストマイニング
11:37
Requirements
  • PCでのおける基本的なタイピング操作
Description

データサイエンスの第一歩をスムーズに!

このコースは、データサイエンスの基本的な考え方、データ解析とグラフ作成について学ぶことができます。そして、あなたの実際の業務に適応することを目標にしています。また、予備知識については全く必要ありません。

ここでは、Rという統計解析用のプログラミング言語を学びます。Rはプログラミング初心者に対しても優しい言語であり、大学や企業などでも広く用いられています。

近年、Rに関する数多くの書籍が出版されています。しかし、実際の操作方法については、文字による説明だけでは飲み込みづらいのが実状です。本コースでは実際の操作画面を動画とキャプションで表示しているため、複雑な操作であっても直感的に理解することができるでしょう。

本コースを通して、以下の項目を学ぶことができます。

  • データサイエンス(統計学・機械学習)の背景、データ分析の実践例
  • R/Rstudioの基本的な操作
  • データの特徴を理解するのに役立つ要約技法、グラフ作成方法
  • 実際の業務を想定した分析シミュレーション・分析プロセス
  • インターネット上に公開されているデータを取得し、地図などで表現する可能性
  • twitterなどのテキスト情報を分析してグラフ化する技法


データサイエンスの学習を始めましょう!

Who this course is for:
  • データサイエンスに興味がある方
  • これからR言語(プログラミング)を習得したい方、あるいはR言語で何ができるかを知りたい方
  • データを分析する必要に迫られているが、基本的な知識や技術に不安のある方
  • データを基にした意思決定をしたい方