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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!
3.8 (86 ratings)
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Includes:
  • 5 hours on-demand video
  • 13 Supplemental Resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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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 is the target audience?
  • 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
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What Will I 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
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Requirements
  • PCでのおける基本的なタイピング操作
Curriculum For This Course
Expand All 49 Lectures Collapse 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データサイエンスの道具
04:10

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
About the Instructor
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1 Course

東京大学大学院で分析化学を専門として、修士課程を修了しました。
その後、WEB制作会社にて大手企業のWEBサイト分析主担当者として解析業務に従事。2015年10月にリッチハニカム株式会社を創業しました。現在、R言語を業務で使用して、データ解析やテキストマイニングによる口コミ分析、そして位置情報マーケティングを行っています。大学から現在まで一貫して、分析を専門としています。

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データマイニング、機械学習によるデータ解析

元々大学では物理学、応用数学を専攻していましたが、現在は企業でデータマイニング、機械学習によるデータ解析の研究に従事しています。データ解析では、主にPython、R、SQL、(たまに)Apache Spark等を用いています。

昨今、データサイエンスや機械学習が注目を集めています。多くの方々にこれらの技術を習得するためのコンテンツをご提供できればと考えています。

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プログラミング データ分析

現職: 徳島大学大学院総合科学研究科教授

情報総合研究室・データ分析・プログラミング・計量言語学・応用統計学

東京都生まれ



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