R言語によるデータサイエンス【データ操作, 最短習得コース】 (2021, tidyverse+α, 基礎+応用)
AI開発の前に知るべき操作(読込, 前処理, 加工, レポート化)と、実用的なパッケージや関数を抽出し、最小限の時間でR言語を活用するデータ分析者のレベルに成長できるようコース内容を調整しております。
R言語によるデータサイエンス【データ操作, 最短習得コース】 (2021, tidyverse+α, 基礎+応用) udemy course
AI開発の前に知るべき操作(読込, 前処理, 加工, レポート化)と、実用的なパッケージや関数を抽出し、最小限の時間でR言語を活用するデータ分析者のレベルに成長できるようコース内容を調整しております。
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
