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コース概要

1日目: 言語の基礎

  • コース概要
  • データサイエンスについて
    • データサイエンスの定義
    • データサイエンスのプロセス
  • R言語の紹介
  • 変数と型
  • 制御構造(ループ/条件分岐)
  • Rのスカラー、ベクトル、行列
    • Rのベクトルの定義
    • 行列
  • 文字列とテキスト操作
    • 文字データ型
    • ファイルIO
  • リスト
  • 関数
    • 関数の紹介
    • クロージャ
    • lapply/sapply関数
  • データフレーム
  • 各セクションの演習

2日目: 中級Rプログラミング

  • データフレームとファイルIO
  • ファイルからのデータ読み込み
  • データ準備
  • 組み込みデータセット
  • 可視化
    • グラフィックスパッケージ
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / 散布図
    • ヒートマップ
    • ggplot2パッケージ (qplot(), ggplot())
  • dplyrによる探索
  • 各セクションの演習

3日目: 高度なRプログラミング

  • Rによる統計モデリング
    • 統計関数
    • NAの扱い
    • 分布(二項分布、ポアソン分布、正規分布)
  • 回帰分析
    • 線形回帰の紹介
  • 推薦システム
  • テキスト処理 (tmパッケージ / ワードクラウド)
  • クラスタリング
    • クラスタリングの紹介
    • K平均法 (KMeans)
  • 分類
    • 分類の紹介
    • ナイーブベイズ
    • 決定木
    • caretパッケージを用いたトレーニング
    • アルゴリズムの評価
  • Rとビッグデータ
    • Rとデータベースの接続
    • ビッグデータエコシステム
  • 各セクションの演習

要求

  • 基本的なプログラミングの知識があると望ましい

セットアップ

  • 現代的なラップトップコンピューター
  • 最新版のR StudioおよびR環境のインストール済み
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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