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データアナリスト Rにおいて

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更新 2026/03
dplyrを用いた探索的データ分析からggplot2によるデータ可視化まで―データアナリストとして成功するために必要な、キャリア構築に役立つRスキルを習得しましょう!
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トラックの説明

データアナリスト Rにおいて

実践的なデータ分析のためのRマスター

データアナリストとしてキャリアを向上させるために、統計計算とデータ分析の主要プログラミング言語であるRを習得しましょう。このトラックでは、dplyr、ggplot2、tidyverseを含むRの強力なパッケージやライブラリを活用し、データのインポート、クリーニング、操作、可視化の方法について学んでいただけます。実際のデータセットを用いた実践的な演習を通じて、データアナリストに求められる必須スキルを身につけていただけます。

データ分析ツールキットを構築しましょう

Rの基本から高度なデータ分析技術へと段階的に進みながら、以下のことを学んでいきます:dplyrおよびtidyverseパッケージを使用して、データのクリーニング、変換、操作を行います。
  • ggplot2 を使用して魅力的なデータ可視化を作成する
  • 探索的データ分析を実施し、パターンや傾向を明らかにします
  • 複数のソースからのデータを結合し、統合します
  • 仮説検定および標本抽出のための統計的手法を適用する

Rで実際のビジネス課題を解決する

データアナリストが日々直面する課題を反映したプロジェクトに取り組むことで、ご自身のスキルを活かしてください。顧客の行動を分析し、市場動向を把握し、ステークホルダーにデータに基づいた洞察を提供します。このトラックを修了することで、Rを用いた実際のデータ分析課題に取り組む能力を示すプロジェクトのポートフォリオが完成します。初心者から経験豊富なアナリストの方まで、幅広くご利用いただけるよう設計されております。 プログラミングが初めての方でも、スキルアップを目指す方でも、このトラックは皆様の成功を支援するために設計されています。プログラミングの経験がなくても大丈夫です。まずはRプログラミングの基礎を学んでいただき、その後、より高度なデータ分析手法へと進んでいきます。経験豊富なアナリストの皆様には、本トラックが業界標準のツールとベストプラクティスに焦点を当てている点が有益となるでしょう。データ分析にRを選ぶ理由とは? R言語は、その強力な統計処理能力、豊富なパッケージエコシステム、そして活発なコミュニティサポートにより、データ分析における主要な言語として定着しております。オープンソースの性質とクロスプラットフォーム互換性により、誰もが利用可能であり、その柔軟性によりアナリストは複雑なデータ課題に取り組むことができます。より多くの組織がデータ分析のニーズにRを採用するにつれ、Rのスキルを習得することは、魅力的なキャリアの機会を開くことにつながります。データ分析のキャリアを始めましょう このトラックを修了すると、以下のことが可能になります:
  • 様々な業界におけるデータアナリスト職への応募
  • データサイエンスチームと効果的に連携いたします データに基づいた意思決定を行い、ビジネス上の課題を解決します
  • 説得力のある可視化とレポートを通じて、洞察を伝達します データのプロフェッショナルとして、学びと成長を続けてまいります。

前提条件

このコースには前提条件はありません
  • Course

    1

    R入門

    Rにおけるデータ分析の基礎、具体的にはベクトル、リスト、データフレームなどを習得し、実際のデータセットを用いてRの実践的な練習を行います。

  • Course

    tidyverse(ティディバース)は、R言語内で利用可能な強力で人気の高いデータサイエンスツール群です。ご自身のデータの探索と可視化への第一歩を、tidyverseで踏み出しましょう。

  • Course

    dplyrを用いたデータ変換と操作の方法を学び、Tidyverseのスキルを身につけましょう。

  • Project

    ボーナス

    Analyze the Popularity of Programming Languages

    Analyze the popularity of programming languages over time based on Stack Overflow data.

  • Course

    dplyrを使用して、複数のテーブルにわたるデータを組み合わせ、より複雑な質問に答える方法を学びましょう。

  • Course

    統計スキルを向上させ、データの収集・分析方法、そして正確な結論を導き出す方法を学びましょう。

  • Course

    データ構造の解明を始めるために、グラフィカルおよび数値的手法の活用方法を学びましょう。

  • Course

    10

    Rで学ぶサンプリング

    少ないデータでより正確な統計を得るため、sampling をマスターしましょう。

  • Course

    Rで仮説検定の使い方と適用場面を学びます。t検定、比率検定、カイ二乗検定を含みます。

データアナリスト Rにおいて
9 Courses
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