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コース概要
1日目:言語基礎編
- 講座概要紹介
- データサイエンスについて
- データサイエンスの定義
- データ分析を行う手順
- R言語入門
- 変数とデータ型
- 制御構造(ループ・条件文)
- Rにおけるスカラー・ベクトル・行列
- Rのベクトルの定義方法
- 行列について
- 文字列およびテキスト処理
- 文字データ型の特性
- ファイル入出力の基本
- リストの利用法
- 関数の解説
- 関数そのものの概念紹介
- クロージャーについて
- lapply/sapplyの役割と使い方
- データフレームの基本操作
- 各セクションごとの演習課題
2日目:中級者向けRプログラミング
- データフレームおよびファイル入出力処理
- 様々な形式のファイルからのデータ読み込み
- データ準備作業の流れ
- Rに標準装備されているサンプルデータセット
- 可視化機能の詳細
- グラフィックス関連パッケージの解説
- plot()/barplot()/hist()/boxplot()/散布図の作成方法
- ヒートマップの作り方
- ggplot2パッケージの活用(qplot()・ggplot())
- Dplyrによるデータ探索手法
- 各セクションごとの実践練習課題
要求
- プログラミングの基礎知識があると望ましい
対象者
- データ分析担当者
14 時間
お客様の声 (3)
多くのポイント
Joanna - Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Zywnosciowej-PIB
コース - Statistical Analysis with Stata and R
機械翻訳
トレーナーの知識に基づき、すべてのトピックがカスタマイズされてカバーされます
eleni - EUAA
コース - Forecasting with R
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StatcanとCERを例に挙げた実際のアプリケーション。
Matthew - Natural Resources Canada
コース - Data Analytics With R
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