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コース概要

Rコードの清浄化と再利用性の向上

  • Rコードをスケーラブル、可読性が高く、保守しやすいものにするための要素の復習
  • 明確な入力、出力、デフォルト値を持つ再利用可能な関数の作成
  • より優れた関数設計とスクリプト構成による反復の削減

実用的なデータ変換ワークフロー

  • tidyverseツールを活用した明確な分析パイプラインの構築
  • グループ集計、結合、データのリシェーピングの処理
  • 再現性の高い分析のためのデータ準備ステップの構造化

反復タスクのための関数型プログラミング

  • 反復ループの代替手段としてのイテレーションツールの活用
  • purrrによるmapスタイルのワークフローの適用
  • 反復タスクにおけるエラーおよび欠損値のより安全な処理

デバッグとパフォーマンスの向上

  • スクリプトおよび関数における一般的なコーディングエラーの発見と修正
  • RおよびRStudioにおける実用的なデバッグ技法の活用
  • 低速なコードのベンチマークテストとターゲットを絞ったパフォーマンス改善

再現性のあるレポート作成とコミュニケーション

  • R Markdownを使用した再現性の高いレポートの作成
  • ggplot2を用いた視覚出力の洗練による明確なコミュニケーションの実現
  • ビジネスまたは研究関係者との共有に適した分析結果の準備

応用ワークショップと今後のステップ

  • 関数、データワークフロー、デバッグ、レポート作成を実践的な演習で統合
  • 日々のR作業における主要な技法と一般的なパターンについての復習
  • Rプログラミングの継続的な向上に向けた次のステップの特定

要求

  • Rのコア構文、データ型、ベクトル、データフレームに対する確実な理解
  • Rでのスクリプト作成とRStudioでの作業経験
  • 基本的なデータ操作およびプロットを含む中級レベルのRプログラミング経験

対象者

  • より効率的で再利用可能、かつ保守性の高いRコードの作成を目指すデータアナリスト
  • 分析、レポート作成、コラボレーションのための堅牢なワークフローを必要とするデータサイエンティスト
  • 実務的なデータ処理にRを使用する研究者および技術専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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