7. データ分析とR 言語 from Coursera

Google データアナリティクスプロフェッショナル認定プログラムの 7 つめのコースです。このプログラムでは、エントリーレベルのデータアナリストの仕事に就くために必要なスキルを身につけることができます。このコースでは、R というプログラミング言語と、R で作業する環境としての RStudio の使い方を学びます。また、R パッケージなど、R 特有のソフトウェアアプリケーションやツールについても学びます。R を使ってより優れた新しい手法でデータのクリーニング、整理、分析、可視化、レポート作成が可能になることを体感していただきます。現職の Google データアナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。

この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータアナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。

このコース修了後の目標は以下の通りです。

- R プログラミング言語を使用することのメリットを理解する。

- RStudio を使用して、R を分析に適用する方法を理解する。

- R でのプログラミングに関連する基本的な概念を理解する。

- Tidyverse パッケージを含む R パッケージの内容およびコンポーネントを探求する。

- データフレームとその R での使用について理解する。

- R でビジュアライゼーションを作成するためのオプションについて学ぶ。

- R プログラミングを文書化するための R Markdown について学ぶ。

What's inside

Syllabus

プログラミングとデータアナリティクス

R は、データ分析のプロセスで役立つプログラミング言語です。このパートでは、R および RStudio（ R で作業するための環境）について学びます。具体的には、R および RStudio を使用する利点と、RStudio を使い始めるために必要な要素について探ります。

RStudio を使ったプログラミング

R を使うことで、効率的かつ効果的に分析を完了できます。このパートでは、R に関連する基本的な概念を探求します。具体的には、計算やその他のプログラミングのための関数、および変数について学んでいきます。さらに、RStudio で使用する R 関数、コード、サンプルデータの集合体である R パッケージについても学んでいきます。R を使うことで、効率的かつ効果的に分析を完了できます。このパートでは、R に関連する基本的な概念を探求します。具体的には、計算やその他のプログラミングのための関数、および変数について学んでいきます。さらに、RStudio で使用する R 関数、コード、サンプルデータの集合体である R パッケージについても学んでいきます。

R でデータを扱う

R 言語は、データ分析プロセスのあらゆる段階でデータを扱うために設計されたプログラミング言語です。このパートでは、関数やその他の処理を用いて、R がどのようにデータの構造化、整理、クリーニングを行うかを調べます。また、データのバイアスについても取り上げ、R がその解決にどう貢献するかを学んでいきます。

ビジュアライゼーション、エステティック、注釈に関する詳細情報

R は、詳細なビジュアライゼーションを作成するのに適したツールです。このパートでは、ビジュアライゼーションを生成し、トラブルシューティングに R を用いる方法についても学びます。また、ビジュアライゼーションのエステティックや注釈、保存に役立つ R と RStudio の機能についてもご紹介します。

ドキュメントとレポートの作成

分析を保存し、発表する準備ができたとき、R にはさまざまな検討すべきオプションがあります。このパートでは、R Markdown（R で動的なドキュメントを作成するためのファイル形式）について探求します。また、R Markdown をフォーマット化してエクスポートする方法、およびドキュメントに R コードのチャンクを組み込む方法についてご説明します。

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

このコースは、実務経験のない初心者レベルのデータアナリストを目指す方を対象としています。

Googleの現役データアナリストが、アナリスト業務で使用する最適なツールやリソースを指導します。

R言語とRStudio環境の基礎を学びます。

Tidyverseパッケージを含むRパッケージを使用します。

データのクリーニング、整理、分析、可視化、レポート作成を効率的に行えるようになります。

RMarkdownを使用して、Rで動的なドキュメントを作成できます。

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 7. データ分析とR 言語 with these activities:

RStudio の復習

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RStudio のインタフェース、ツール、機能を復習することで、コースで使用する主要なツールへの理解を強固にします。

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RStudio の基本的なナビゲーションと機能を再確認する
コンソール、エディタ、ファイルブラウザを使用する
パッケージをインストールし、ロードして、プロジェクトを作成する

R プログラミング演習

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R プログラミングの重要な概念を復習し、基本的なスキルを向上させることで、コースの理解を深めます。

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R Studio を使って R の基本構文を練習する
変数、演算子、条件文を使って簡単な R スクリプトを作成する
ベクトル、行列、データフレームなどのデータ構造を作成および操作する

Tidyverse パッケージの機能調査

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Tidyverse パッケージのさまざまなツールや機能を探索することで、データの操作、分析、視覚化のスキルを向上させます。

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Tidyverse のコアパッケージ (dplyr、tidyr、ggplot2) のチュートリアルを見つける
各パッケージの機能を調査し、例を試す
自分自身のデータセットを使用して、Tidyverse パッケージを適用する

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Career center

Learners who complete 7. データ分析とR 言語 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Analyst

Data Analysts are responsible for collecting, cleaning, and analyzing data to help businesses make informed decisions. This course can help you build a foundation in data analysis by teaching you how to use the R programming language and RStudio, an environment for working with R. You will also learn about data cleaning, visualization, and reporting, which are essential skills for Data Analysts.

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Data Science Manager

Data Science Managers oversee teams of Data Scientists and are responsible for the development and implementation of data science strategies. This course can help you build a foundation in data science by teaching you how to use the R programming language and RStudio, an environment for working with R. You will also learn about data cleaning, visualization, and reporting, which are essential skills for Data Science Managers.

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Data Scientist

Data Scientists use data to solve business problems. This course can help you build a foundation in data science by teaching you how to use the R programming language and RStudio, an environment for working with R. You will also learn about data cleaning, visualization, and reporting, which are essential skills for Data Scientists.

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Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers design and build machine learning models. This course can help you build a foundation in machine learning by teaching you how to use the R programming language and RStudio, an environment for working with R. You will also learn about data cleaning, visualization, and reporting, which are essential skills for Machine Learning Engineers.

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Business Analyst

Business Analysts use data to help businesses make better decisions. This course can help you build a foundation in data analysis by teaching you how to use the R programming language and RStudio, an environment for working with R. You will also learn about data cleaning, visualization, and reporting, which are essential skills for Business Analysts.

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Statistician

Statisticians use data to understand the world around us. This course can help you build a foundation in statistics by teaching you how to use the R programming language and RStudio, an environment for working with R. You will also learn about data cleaning, visualization, and reporting, which are essential skills for Statisticians.

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Research Analyst

Research Analysts use data to answer questions and inform decisions. This course can help you build a foundation in research by teaching you how to use the R programming language and RStudio, an environment for working with R. You will also learn about data cleaning, visualization, and reporting, which are essential skills for Research Analysts.

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Data Engineer

Data Engineers build and maintain the infrastructure that supports data analysis and machine learning. This course may be useful for Data Engineers who want to learn more about the R programming language and RStudio, an environment for working with R.

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Software Engineer

Software Engineers design, develop, and maintain software applications. This course may be useful for Software Engineers who want to learn more about the R programming language and RStudio, an environment for working with R.

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Web Developer

Web Developers design and develop websites and web applications. This course may be useful for Web Developers who want to learn more about the R programming language and RStudio, an environment for working with R.

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Database Administrator

Database Administrators design, implement, and maintain databases. This course may be useful for Database Administrators who want to learn more about the R programming language and RStudio, an environment for working with R.

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Financial Analyst

Financial Analysts use data to make investment decisions. This course may be useful for Financial Analysts who want to learn more about the R programming language and RStudio, an environment for working with R.

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Marketing Analyst

Marketing Analysts use data to understand customer behavior and develop marketing campaigns. This course may be useful for Marketing Analysts who want to learn more about the R programming language and RStudio, an environment for working with R.

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Sales Analyst

Sales Analysts use data to understand sales trends and develop sales strategies. This course may be useful for Sales Analysts who want to learn more about the R programming language and RStudio, an environment for working with R.

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Operations Analyst

Operations Analysts use data to improve the efficiency of business operations. This course may be useful for Operations Analysts who want to learn more about the R programming language and RStudio, an environment for working with R.

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