7. データ分析とR 言語
Google データアナリティクスプロフェッショナル認定プログラムの 7 つめのコースです。このプログラムでは、エントリーレベルのデータアナリストの仕事に就くために必要なスキルを身につけることができます。このコースでは、R というプログラミング言語と、R で作業する環境としての RStudio の使い方を学びます。また、R パッケージなど、R 特有のソフトウェア アプリケーションやツールについても学びます。R を使ってより優れた新しい手法でデータのクリーニング、整理、分析、可視化、レポート作成が可能になることを体感していただきます。 現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。 この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。 このコース修了後の目標は以下の通りです。 - R プログラミング言語を使用することのメリットを理解する。 - RStudio を使用して、R を分析に適用する方法を理解する。 - R でのプログラミングに関連する基本的な概念を理解する。 - Tidyverse パッケージを含む R パッケージの内容およびコンポーネントを探求する。
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Google データアナリティクスプロフェッショナル認定プログラムの 7 つめのコースです。このプログラムでは、エントリーレベルのデータアナリストの仕事に就くために必要なスキルを身につけることができます。このコースでは、R というプログラミング言語と、R で作業する環境としての RStudio の使い方を学びます。また、R パッケージなど、R 特有のソフトウェア アプリケーションやツールについても学びます。R を使ってより優れた新しい手法でデータのクリーニング、整理、分析、可視化、レポート作成が可能になることを体感していただきます。 現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。 この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータ アナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。 このコース修了後の目標は以下の通りです。 - R プログラミング言語を使用することのメリットを理解する。 - RStudio を使用して、R を分析に適用する方法を理解する。 - R でのプログラミングに関連する基本的な概念を理解する。 - Tidyverse パッケージを含む R パッケージの内容およびコンポーネントを探求する。 - データフレームとその R での使用について理解する。 - R でビジュアライゼーションを作成するためのオプションについて学ぶ。 - R プログラミングを文書化するための R Markdown について学ぶ。Modules
ワクワクするプログラミングの世界
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- 交流してみよう
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- 入門編：ワクワクするプログラミングの世界へ
- R を楽しむ
- キャリー：R を使い始める
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- コース シラバス
- R と Python の比較
- 学習ログ： R を学ぶ準備をする
データアナリストとしてプログラミングを学ぶ
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- プログラミング言語とは
- R 入門
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- プログラミング言語を学ぶ方法
- 表計算ソフトと SQL、R の比較
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- 振り返り：Kaggle で質問を投稿する
- 実践編：R をダウンロード、インストールする
- 実践編：R コンソール
- プログラミング言語に関する知識をテストする
RStudio を使ってプログラミングを学ぶ
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- R と RStudio について考える
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- RStudio 入門
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- RStudio を使用するタイミング
- R のコミュニティでデータアナリストとつながる
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- 実践編：Rstudio Cloud にアクセスする
- 実践編：RStudio Desktop を使用する
- RStudio を使ったプログラミングに関する知識をテストする
ウィークリー チャレンジ 1
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- 用語集：用語と定義
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- ウィークリー チャレンジ 1
プログラミングの基本概念を理解する
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- RStudio を使ったプログラミング
- プログラミングの基礎
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- R におけるベクトルとリスト
- R で日付や時刻を扱う
- その他の一般的なデータ構造
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- プログラミングの概念に関する知識をテストする
R を使ったコーディングを探求する
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- クエリとプログラミングについて
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- 演算子と計算
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- 論理演算子と条件文
- ガイド：コードを読みやすくするために
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- 実践編：R サンドボックスについて
- R のコーディングに関する知識をテストする
R パッケージについて学ぶ
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- R パッケージというプレゼント
- ようこそ、Tidyverse へ
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- R パッケージ を活用する
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- 実践編：Tidyverse をインストールしてロードすり
- R のパッケージに関する知識をテストする
tidyverse を探求する
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- Tidyverse の詳細
- パイプ演算子を使う
- コナー：コーディングのヒント
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- R のリソース集
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- Tidyverse に関する知識をテストする
ウィークリー チャレンジ 2
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- 用語集：用語と定義
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- ウィークリー チャレンジ 2
データと R を探求する
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- R のデータと SQL 、表計算ソフトの比較
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- R の中のデータ
- R のデータフレーム
- データフレームを扱う
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- Tibble の詳細
- データインポートの基礎知識
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- 実践編：独自のデータフレームを作成する
- 実践編：データをインポートし、操作する
- R のデータフレームに関する知識をテストする
データクリーニングをする
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- クリーニングの基本
- データを整理する
- データを変換する
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- ファイル名の命名規則
- R の演算子に関する詳細
- オプション：手動でデータフレームを作成する
- tidyr パッケージでデータをワイドからロングにする
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- 実践編：R でデータクリーニングをする
- データクリーニングに関する知識をテストする
データを詳しく見てみる
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- 同じデータ、異なる結果
- R における bias 関数
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- バイアスのかかったデータの扱い方
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- 実践編：データを変更する
- R の関数に関する知識をテストする
ウィークリー チャレンジ 3
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- 用語集：用語と定義
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- ウィークリー チャレンジ 3
R でデータビジュアライゼーションを作成する
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- Tableau と R のビジュアライゼーションを比較する
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- R におけるビジュアライゼーション
- R と tidyverse におけるビジュアライゼーションの基礎知識
- はじめての ggplot()
- ジョセフ：ピープル アナリティクスへのキャリアパス
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- R でビジュアライゼーションをする際のよくあるエラー
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- 実践編：ggplot2 を使ったデータビジュアライゼーション
- 実践編：ggplot を活用する
- R におけるデータビジュアライゼーションに関する知識をテストする
分析におけるエステティックを探る
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- R におけるビジュアライゼーションの強化
- ggplot をさらに使いこなす
- エステティックと facet（ファセット）
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- エステティックの属性
- 平滑化について
- フィルタリングとプロット
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- 実践編：エステティックとビジュアライゼーションについて
- 実践編：フィルターとプロット
- 分析におけるエステティックに関する知識をテストする
ビジュアライゼーションに注釈をつけて保存する
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- labs（ラベル）と annotate（注釈）関数
- ビジュアライゼーションを保存する
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- R で矢印や図形を描く
- ggsave() を使わずにプロットを保存する方法
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- 実践編：ビジュアライゼーションに注釈をつけて保存する
- ビジュアライゼーションの注釈と保存に関する知識をテストする
ウィークリー チャレンジ 4
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- 用語集：用語と定義
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- ウィークリー チャレンジ 4
RStudio を使ったドキュメントとレポートの作成
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- ドキュメントとレポートの作成
- R Markdown の概要
- RStudio で R Markdown を使う
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- R Markdown に関するリソース
- オプション：Jupyter Notebook について
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- 実践編：R Markdown Notebook を活用する
- ドキュメントとレポートに関する知識をテストする
R Markdown ドキュメントを作成する
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- R Markdown Notebook を活用する
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- Markdown ドキュメントの構造
- メグ：プログラミングは力をくれる
- その他ドキュメント要素について
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- R Markdown ドキュメントの作成に関する知識をテストする
コードチャンクとエクスポートを理解する
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- コードチャンクとは
- ドキュメントを変換する
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- R Markdown の出力形式
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- 実践編：R Markdown Notebook にコードチャンクを追加する
- 実践編：R Markdown Notebook をエクスポートする
- 実践編：R Markdown のテンプレートを活用する
- コードチャンクに関する知識をテストする
ウィークリー チャレンジ 5
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- 用語集:用語と定義
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- ウィークリー チャレンジ 5
コースのまとめ
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- 次回に向けて
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- コース チャレンジ
Auto Summary
Discover the seventh course in Google's Data Analytics Professional Certification program, focusing on data analysis with R. Learn to use R programming and RStudio for data cleaning, organization, analysis, visualization, and reporting. Guided by a Google data analyst, this course is ideal for aspiring entry-level data analysts, requiring no prior experience. It covers key concepts like Tidyverse packages, data frames, and R Markdown. Offered by Coursera at a foundational level with a starter subscription option, this engaging and practical course is perfect for beginners in data science and AI.
Google Career Certificates