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データアナリスト Rで

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更新日 2026/05
dplyrを使った探索的データ分析からggplot2を使ったデータ可視化まで、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スキルを身につけましょう!
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R
36時間
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トラック概要

データアナリスト Rで

実践的なデータ分析のためのRをマスターする

Rを習得して、統計計算とデータ分析のための主要なプログラミング言語を使いこなし、データアナリストとしてキャリアを前進させましょう。 このトラックでは、Rの強力なパッケージとライブラリ、dplyr、ggplot2、tidyverseを使って、データをインポート、クレンジング、操作、可視化する方法を学びます。 実践的な演習と実際のデータセットを通じて、データアナリストに求められる必須スキルを身につけます。

データ分析ツールキットを構築する

Rの基礎から高度なデータ分析手法へと進みながら、次のことを学びます:
  • dplyr と tidyverse パッケージを使用してデータをクレンジング、変換、操作する
  • ggplot2で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て、パターンと傾向を明らかにする
  • 複数のソースからデータを結合して統合する
  • 仮説検定とサンプリングに統計手法を適用する

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みながら、スキルを実践しましょう。 顧客行動を分析し、市場動向を特定し、データに基づくインサイトを関係者に提供します。 このトラックを修了すると、Rを使って実世界のデータ分析タスクに取り組む能力を示すプロジェクトのポートフォリオを手に入れられます。

初心者にも経験豊富なアナリストにも最適です

プログラミング初心者でも、スキルアップを目指す方でも、このトラックはあなたの成功を支援するように設計されています。 コーディング経験は不要で、まずRプログラミングの基礎を学び、その後より高度なデータ分析手法へと進みます。 経験豊富なアナリストは、このトラックが業界標準のツールと最良の練習に重点を置いていることから恩恵を受けるでしょう。

データ分析にRを使う理由は?Rは、その強力な統計機能、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、データ分析の定番言語となっています。 そのオープンソース性とクロスプラットフォーム互換性により誰でも利用しやすく、柔軟性によってアナリストは複雑なデータ課題に取り組めます。 より多くの組織がデータ分析のニーズにRを採用する中、Rスキルを習得することで、魅力的なキャリアの機会が広がります。

データ分析キャリアを始めよう

このトラックを修了すると、次のことができるようになります:
  • あらゆる業界のデータアナリスト職に応募する
  • データサイエンスチームと効果的に協働する
  • データに基づく意思決定でビジネスの課題を解決する
  • 魅力的な可視化とレポートでインサイトを伝える
  • データプロフェッショナルとして学び続け、成長し続ける

前提条件

このトラックに受講要件はありません
  • Course

    1

    R 入門

    Rでデータ分析の基礎を習得し、ベクトル、リスト、データフレームを学び、実データセットでRを練習します。

  • Course

    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。

  • 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

    特典

    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で
9 コース
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