これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
SAS の経験があり、R を学びたい方に最適なコースです。R は FREE（コスト）かつ OPEN（ライセンス）で、統計やデータサイエンスの分野で最も成長の速いソフトウェア言語の一つです。本コースは R 言語へのやさしい入門で、各章で R の関数を SAS の手続きに丁寧に対応づけながら、共通点と相違点を解説します。R の環境に慣れ、データの整形、可視化、モデリングの方法に加え、最終成果物として出力をカスタマイズする方法を学びます。コース全体を通じて、データの品質確認とクレンジング、関係性の探索、モデリング、結果の提示という一貫したワークフローで進めます。受講後は、ご自身のデータセットですぐに使えるコード付きのサンプルを手にし、ひな形として活用できるようになります。
前提条件
このコースに前提条件はありません
カリキュラム
コース概要
1
R を始めよう
この最初の章では、R のプログラミング環境に慣れていきます。ヘルプの参照方法、データセットの読み込み、パッケージを追加して機能を拡張する方法を学びます。abalone データセットを使い、dplyr のワークフローで記述統計を取り、ggplot2 で役立つ可視化を作成し始めます。
2
データの整形
R の環境に慣れたら、次はデータオブジェクトを扱う R の多様性をさらに深めます。abalone データセットで変数を作成・変更する方法を学びます。ggplot2 による可視化スキルを活用して、abalone データ内のエラーを見つけ、分析やモデリングに使える最終的なクリーンデータを作成します。
3
データ探索
データセットをクレンジングしたら、次は探索です。第3章では、記述統計の算出、変数間の関連（例：相関）の探索、二変量の統計検定（例：t 検定やカイ二乗検定）を行います。さらに、二変量の関連や群間比較の検定結果を示すグラフも作成します。
4
モデル化とプレゼンテーション
最終章では、R で最も汎用性の高いデータオブジェクト型の一つであるリストの扱い方を学びます。これにより、記述統計・関連分析・群間比較の計算結果を保存・操作できるようになります。さらに、R での ANOVA（分散分析）と線形回帰の実行方法も学びます。仕上げの演習では、習得したスキルを総動員して、性別・サイズ・重量測定から abalone の年齢を予測する最適なモデルを作成します。
R
SAS ユーザーのための R
コース修了
