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コース

Tidyverse入門

基礎スキルレベル

更新日 2025/12

tidyverseを使って、自分のデータを探索・可視化する道を始めよう。R内のデータサイエンスツール群として強力で人気のあるコレクションです。

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RProgramming

4時間

16 ビデオ

50 演習

4,150 XP

380K+

修了証明書

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コース説明

本コースは、Rというプログラミング言語の入門として、Tidyverseと呼ばれる強力なツール群に焦点を当てます。dplyr と ggplot2 を使って、データ操作と可視化を組み合わせて学習します。実在の各国データを用い、フィルタリング、並べ替え、集計でデータを操作し、探索的な問いに答える方法を身につけます。さらに、処理したデータを ggplot2 パッケージで折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラムなどの有益な可視化に変換します。Exploratory Data Analysis の価値と Tidyverse ツールの力を体験できます。R が初めてで、データ分析に取り組みたい方に最適な入門コースです。動画にはライブ字幕があり、動画左下の "Show transcript" をクリックすると表示できます。コースの用語集は、右側のリソースセクションにあります。 CPE クレジットを取得するには、コースを完了し、認定アセスメントで 70% 以上のスコアを達成する必要があります。右側の CPE クレジットの案内をクリックするとアセスメントに移動できます。

前提条件

このコースに受講要件はありません

1

Data wrangling

In this chapter, you'll learn to do three things with a table: filter for particular observations, arrange the observations in a desired order, and mutate to add or change a column. You'll see how each of these steps allows you to answer questions about your data.

The gapminder dataset

Loading the gapminder and dplyr packages

Understanding a data frame

The filter verb

Filtering for one year

Filtering for one country and one year

The arrange verb

Arranging observations by life expectancy

Filtering and arranging

The mutate verb

Using mutate to change or create a column

Combining filter, mutate, and arrange

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2

Data visualization

Often a better way to understand and present data as a graph. In this chapter, you'll learn the essential skills of data visualization using the ggplot2 package, and you'll see how the dplyr and ggplot2 packages work closely together to create informative graphs.

Visualizing with ggplot2

Variable assignment

Comparing population and GDP per capita

Comparing population and life expectancy

Putting the x-axis on a log scale

Putting the x- and y- axes on a log scale

Additional aesthetics

Adding color to a scatter plot

Adding size and color to a plot

Creating a subgraph for each continent

Faceting by year

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3

Grouping and summarizing

So far you've been answering questions about individual country-year pairs, but you may be interested in aggregations of the data, such as the average life expectancy of all countries within each year. Here you'll learn to use the group by and summarize verbs, which collapse large datasets into manageable summaries.

The summarize verb

Summarizing the median life expectancy

Summarizing the median life expectancy in 1957

Summarizing multiple variables in 1957

The group_by verb

Summarizing by year

Summarizing by continent

Summarizing by continent and year

Visualizing summarized data

Visualizing median life expectancy over time

Visualizing median GDP per capita per continent over time

Comparing median life expectancy and median GDP per continent in 2007

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4

Types of visualizations

In this chapter, you'll learn how to create line plots, bar plots, histograms, and boxplots. You'll see how each plot requires different methods of data manipulation and preparation, and you’ll understand how each of these plot types plays a different role in data analysis.

Visualizing median GDP per capita over time

Visualizing median GDP per capita by continent over time

Visualizing median GDP per capita by continent

Visualizing GDP per capita by country in Oceania

Visualizing population

Visualizing population with x-axis on a log scale

Comparing GDP per capita across continents

Adding a title to your graph

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Tidyverse入門

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