データ操作 Rにおいて

更新 2026/03

dplyrとtidyrを使用して、データ操作の煩わしさを解消しましょう。データの変換、並べ替え、フィルタリングの方法をご説明いたします。これにより、迅速な分析の準備が整います。

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トラックの説明

データ操作 Rにおいて

dplyrとtidyrを用いたマスターデータ操作の習得 Rパッケージのdplyrとtidyrは、効率的なデータ操作に欠かせないツールであり、複雑な実世界のデータを整理するための明確かつ簡潔な方法を提供します。このトラックでは、これらのパッケージの主要な機能を学びます。これにより、データを専門的に抽出、フィルタリング、変換することが可能となり、スムーズで効果的な分析の基盤を整えることができます。データ操作のエキスパートになりましょう実践的な演習を通じて、以下の方法を学んでいただけます：dplyrの直感的な動詞ベースの関数を使用して、データの選択、フィルタリング、並び替えを行います。 tidyrパッケージを用いて、ワイド形式とロング形式の間でデータを再構成し、分析と可視化を容易にいたします。複数のテーブルを結合してデータを統合し、複雑な質問にお答えします

欠損値を適切に処理し、分析可能な整ったデータを作成します

dplyrで実際のビジネス課題を解決する

実際のデータセットを用いて、ご自身のスキルを実践してください。国連の投票データを分析し、そこから洞察や傾向を明らかにしていただきます。dplyrの強力な関数を活用することで、データを迅速に操作することが可能となり、重要な課題に集中し、有意義な結果を生み出すことができます。

なぜdplyrとtidyrなのでしょうか？

dplyrとtidyrは、著名なtidyverseコレクションのRパッケージの一部です。一貫性があり読みやすい構文を提供することで、Rにおけるデータ操作に革命をもたらしました。dplyrとtidyrをツールキットに加えることで、データ形式に悩む時間を減らし、より多くの時間をインサイトの発見に充てることができます。これらのパッケージは、データを取り扱うRユーザーにとって必須のものです。データサイエンスのキャリアをさらに発展させましょうデータ操作の習熟度は、データアナリストやデータサイエンティストにとって極めて重要なスキルです。dplyrとtidyrを習得することで、データ関連のキャリアにおいて直面するデータ処理の課題に十分に対処できるようになります。より効率的に作業でき、より洗練されたコードを記述でき、他のtidyverseユーザーとシームレスに連携できるようになります。

自信を持ってデータの操作を始めましょう

データサイエンスの基礎を固めたい初心者の方でも、スキルアップを目指す経験豊富なアナリストの方でも、このトラックは皆様がデータ操作のエキスパートになるお手伝いをいたします。Rでのデータ処理の方法を変える準備をしましょう。

前提条件

このコースには前提条件はありません

Course
1
dplyr で行うデータ操作
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。
Course
2
tidyrでデータを整形する
ほぼあらゆるデータを整然データに変換し、分析を容易にします。
Course
3
dplyr で行うデータの結合
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。
Project
ボーナス
Identifying Flight Duration Trends in Air Travel
Exploring flight data from NYC using advanced data joining techniques in R.
Course
5
Case Study: Exploratory Data Analysis in R
Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.