Build your ultimate AI agent
コース説明
データサイエンスでは、魅力的なデータが複数のテーブルにまたがっていることがよくあります。本コースでは、複数のテーブルを結合して組み合わせて分析するために必要なスキルを学びます。題材には Rebrickable ウェブサイトの LEGO データセットを使います。セット、パーツ、テーマ、カラーに関する情報が含まれていますが、多くのテーブルに分かれています。コースを通じてこのデータを使い、合計 6 種類の結合を学びます。4 つの変換系の結合（inner join、left join、right join、full join）と、2 つのフィルタリング系の結合（semi join、anti join）です。最終章では、R のタグが付いた約 30 万件の Stack Overflow 質問データを使って、新しいスキルを実践します。回答、投稿日、スコアなどの情報も含まれます。dplyr スキルを次のレベルへ引き上げましょう！
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
テーブルを結合する
最初の結合動詞 inner_join から始めましょう。LEGO データセットに含まれるセット、パーツ、テーマ、カラーの情報を、複数のテーブルにまたがって結合し、問いに答える方法を学びます。
2
Left Join と Right Join
さらに 2 つの変換系の結合、left join と right join を学びます。これらは鏡写しの関係にあります。それぞれの結合の使いどころを、LEGO のテーマにおけるパーツやカラーのデータを通して理解します。さらに、自己結合の方法を学び、データ内の LEGO テーマの階層構造を読み解きます。
3
Full、Semi、Anti Join
この章では、full join、semi join、anti join の 3 つの結合動詞を扱います。これらを使って、さまざまな LEGO セット間の共通点と相違点に関する問いに答えていきます。
4
ケーススタディ：Stack Overflow データの結合
このコースで学んだすべての結合を組み合わせて、新しいデータセット（Stack Overflow の質問・回答・タグ）を分析します。dplyr や ggplot2 など注目タグのトレンドを計算・可視化することも含まれます。さらに、テーブルを上下に連結する bind_rows という結合方法も身につけます。
R
dplyr で行うデータの結合
コース修了
