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コース概要

より整然として再利用しやすいRコードの記述方法

  • Rコードをスケーラブルかつ読みやすく保守しやすくするための要素を確認する
  • 入力・出力・デフォルト値が明確な再利用可能な関数を作成する
  • 関数設計やスクリプト構成を見直して作業の重複を減らす

実践的なデータ変換ワークフロー

  • tidyverseツールを用いて明確な分析パイプラインを構築する
  • グループ化された集計処理、結合操作やデータ形状の再編成を行う
  • 繰り返し利用可能な分析のためにデータ準備手順を体系化する

反復作業に対応する関数型プログラミング手法

  • 煩雑なループ処理に代わる反復処理ツールを活用する
  • purrrを用いてマップ形式のワークフローを実装する
  • 繰り返し実行されるタスクにおいてエラーや欠損値への対応方法を学ぶ

Rコードのデバッグとパフォーマンス改善手法

  • スクリプトや関数内に見られる一般的なプログラミングミスの発見・修正法を習得する
  • RおよびRStudioでの実用的なデバッグテクニックを活用する
  • 処理速度の遅いコード部分を特定し、効果的な最適化策を講じる

再現性の高いレポート作成と情報伝達技法

  • R Markdownを用いて信頼性の高い報告書を作成する
  • ggplot2により視覚的にも分かりやすいグラフ表現を作り上げる
  • ビジネスまたは研究関係者向けに分析結果を効果的に伝達する方法を学ぶ

実践演習と今後の学習ステップ紹介

  • 関数作成・データ処理・デバッグ・レポート作成を統合した実際的な演習を行う
  • Rプログラミングの日常業務に役立つ主要な技術やパターンを整理する
  • Rスキル向上に向けた今後の学習計画を明確に設定できるようになる

要求

  • Rの基本構文、データ型、ベクターおよびデータフレームに関する十分な理解があること
  • Rスクリプトの作成経験やRStudioでの作業実績があること
  • 基本的なデータ処理やグラフ描画を含む中級レベルのRプログラミング能力があること

受講対象者

  • より効率的で再利用可能かつ保守しやすいRコードの記述を目指すデータアナリスト
  • 分析、レポート作成およびチーム内での連携に適したワークフロー構築が必要なデータサイエンティスト
  • Rを用いて実際的なデータ業務を行う研究者や技術職の方々
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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