AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座

🎓 AIエンジニアが教えるRとtidyverseによるデータの前処理講座

このコースで学べること

• データ前処理の効率的な方法: ほぎる80%の前処理スキルを身につけます。
• Rとtidyverseの使い方: Pythonよりも、事前に複雑になりがちなコーディングではなく、簡潔かつ流れるようにデータを処理できるRのtidyverseパッケージを紹介します。
• リアルタイムのコーディング: 実際の問題を解決する現場主義を実践。
• イメージも含めた学習: コードだけでなく、視覚的に理解しやすいイメージも学びます。

本コースの目的

このコースの目的は、Rとtidyverseを用いたデータ前処理の技術を身につけることです。データ分析におい、前処理は非常に重要な役割を果たします。本コースでは、R言語の基本から始めて、tidyverseの各パッケージを一つずつ学びます。

コース内容概要

1. コース紹介

   • 概要
   • なぜPythonではなくRのtidyverseを選択したか
   • 全体像と目的の説明

2. 環境構築

   • Dockerの紹介
   • Rstudioの設定方法

3. baseR（基本的なR）

   • データ型とその使い方
   • ベクトル、論理値ベクトルの処理
   • リストの扱い
   • データフレームの概念
   • 関数の定義と適用

4. tidyverse

   • パイプ処理 (%>>%)の活用方法
   • {tibble}でデータフレームを扱う方法
   • {dplyr}を使ったデータフレーム処理
   • {tidyr}でtidyデータ処理
   • {ggplot2}でグラフや可視化を行う方法
   • {stringr}で文字列処理
   • {readr}でデータ入出力の効率化
   • {forcats}でファクター処理
   • {purrr}で繰り返し処理を実行
   • {lubridate}で時間や日付データの処理
   • NA処理の方法

5. 総合演習

   • 実際のデータセットを使って、学んだ知識を総合的に適用する実践的な演習

本コースの特徴

• とにかく現場主義: 理論だけでなく、具体的なデータセットに対して実際の問題を解決するアプローチを取ります。
• リアルタイム形式: 学習内容は現場のニーズに合わせ、リアルタイムで調整されます。
• イメージも: コードの理解を深めるために、実際のグラフや可視化も含めて学びます。

このコースは、データ前処理の基礎から始め、Rとtidyverseの各機能を丁寧に解説します。初心者でも安心して学習できるように、全てのステップを一つずつご指導いたします。データ分析の世界におけるあなたの技術レベルを向上させ、多くのデータセットで新たな可能性を探求するための第一歩から始めてください。