ベスト5のRコース（2024年）

2024年のベスト5 Rコース

データサイエンスと統計分析のダイナミックな景観において、時間を経て試練に耐えたプログラミング言語があります。それは、研究者、アナリスト、データ愛好家たちにとって信頼できる相棒であるR言語です。Rは人気のあるオープンソースのプログラミング言語であり、統計計算とデータ分析を特に目的として設計されたソフトウェア環境です。様々な種類のデータ可視化、チャート、グラフ、プロットの作成に威力を発揮するデータ可視化のためのライブラリが豊富に提供されています。

Rでよく使用されるデータ可視化のパッケージには、ggplot2、lattice、およびベースのRグラフィックスがあります。もしデータサイエンスの分野で働くことに興味があり、データアナリスト、統計士、データサイエンティストになりたいのであれば、これらのコースの一つを見てみることをおすすめします。

この記事の内容では、Rプログラミングの経験を積むために必要なスキルを教えてくれる、最高のRコースを紹介します。それぞれのコースにはRプログラミングに関する重要な情報が詰まっており、LinkedInで共有可能な証明書も入手できます。

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Rに関連するさらなる情報については、以下をご覧ください：: 6 Reasons to Learn R for Data Science および プログラミング言語。どれを選ぶべきか？

目次

• Rを使用したデータ可視化の基礎
• 実践的な時系列解析
• Rプログラミングによるデータ分析
• Rを使用したデータ可視化とダッシュボード
• Rによる高度なデータ可視化
• 結論

Rを使用したデータ可視化の基礎

このコースは、データを視覚化して処理し、Rをセットアップするための専門知識を構築するための堅固な基礎を提供します。このコースの講師は、ジョンズ・ホプキンス大学のCollin Paschall氏であり、セニア講師およびプログラムコーディネーターです。

このコースは、初心者レベルで完了するために9時間かかりますし、事前の経験は必要ありません。

このコースでは、以下のことを学びます：

• 業界の専門家から新しい概念を学ぶ
• このツールの基礎を知る
• 実践プロジェクトで仕事に関連するスキルを開発する
• 共有可能なキャリア証明書を取得する

データ可視化を使用することは、定量データを積極的に活用する人にとって重要なスキルです。そのため、R統計プログラミング言語を使いこなすことは不可欠です。このコースは、ツールの実際の導入を行うために3つのモジュール、3つのクイズ、および6つのアセスメントから成る3つのモジュールで構成されています。

実践的な時系列解析

実践的な時系列解析は、Rプログラミング言語を使用して時系列解析技術を適用するものです。これにより、実世界の問題を解決したり、時系列データから洞察を得たりすることが可能です。時系列解析は、定期的な時間間隔で収集されたデータポイントに関わるデータサイエンスおよび統計の重要な要素です。

このコースは、一部の技術的な能力を持つユーザー向けに、ステップバイステップのアプローチ以上を提供します。このコースは、Tural SadigovとWilliam Thistletonの2人の講師によって教えられます。このコースの期間は合計24時間、または1週間あたり8時間、3週間にわたります。このコースは、柔軟なスケジュールを持つ中級レベルの学生を対象にしており、学生は自分のペースで学習することができます。

以下の内容を学びます：

• これらのデータを生成するプロセスを説明するいくつかの数学的モデル。
• 提供されるデータに対するインサイトを提供するグラフィカルな表現。
• 将来についての賢明な予測を行う方法の学習。

このコースには、実践的な時系列分析のさまざまな側面をカバーするモジュールがあります。基本的な統計から季節性、SARIMA、予測などのより複雑な知識の分野までを取り扱っています。学生は完了前に19の評価課題に取り組むことになります。

Rプログラミングによるデータ分析

このコースでは、初心者レベルのデータアナリストの仕事に応募するために必要なスキルを身につけます。このコースでは、Rプログラミング言語について学びます。また、RStudioの使い方やその機能、潜在的な応用例、RパッケージといったR固有の特徴についても学習します。

講師は、成長と発展を支援するGrow with Googleの一環であるGoogle Career Certificates（トップの講師）です。このコースは初心者向けで、柔軟なスケジュールで、合計36時間の学習時間が設けられています。

学生が学ぶことの期待値：

• Rプログラミング言語とそのプログラミング環境の説明能力の確立。
• 関数、変数、データ型、パイプ、ベクトルなどのRのプログラミングに関連する基本的な概念の説明能力。
• Rで可視化を作成するための可能性のリスト化。
• R Markdownの基本的なフォーマットの使用方法を示し、資料の形や強調を与える。
• Tidyverseパッケージを含むRパッケージの内容とコンポーネントとの作業。
• Googleから共有可能なキャリア証明書を取得。

このコースには、プログラミングとデータ分析の1つ目のモジュールから始まります。2つ目のモジュールはRStudioを使用したプログラミング、3つ目のモジュールはRでのデータ操作です。4つ目のモジュールは可視化、エステティックス、注釈についての詳細情報です。最終モジュールはドキュメンテーションとレポートです。

Rによるデータの可視化とダッシュボード作成のスペシャリゼーション

これは5つのコースからなるスペシャリゼーションです。このスペシャリゼーションは、Rを使用してデータを視覚化し、インターネット上に公開する能力を開発したい学生を対象としています。5つのコースを通じて、さまざまな対象に洞察を提供できるようになります。このコースは初心者向けで、自分のペースで学習することができます。学習期間は1週間あたり10時間で、2か月間続きます。講師はJohns Hopkins UniversityのCenter for Advanced Governmental StudiesのプログラムコーディネーターであるCollin Paschallです。

以下の点で専門知識を高めます：

• 求められるスキルについて、学問的・産業界の専門家から学ぶ。
• 実践的なプロジェクトを通して、その分野をマスターする。
• 重要な概念を深く理解する。

このスペシャリゼーションには、以下の5つのコースが含まれています：データ可視化の基礎、ggplot2を使用したRによるデータ可視化、Rによる高度なデータ可視化、ShinyとFlex Dashboardを使用したRによる可視化の公開、データ可視化のキャップストーンプロジェクト。

総じて、この5つのコースのスペシャリゼーションは、Rプログラミングとデータ可視化の学習に興味がある人にとって素晴らしい機会です。このスペシャリゼーションは、教師が十分に教養があり、対象分野について深い理解を持っている、うまく構築されたものです。

Rを使用した高度なデータ可視化

Rを使った高度なデータ可視化では、基本的なチャート/グラフを超えた、複雑で情報豊かで視覚的に魅力的なデータ可視化を作成するために、Rプログラミング言語の使用が関わってきます。Rでの高度なデータ可視化テクニックには、専用のライブラリを活用したり、複雑なデータセットから洞察を伝えるための創造的なアプローチを取り入れたりすることが含まれます。

このコースは、Rによるデータ可視化とダッシュボード作成の専門分野であるデータ可視化とダッシュボーディングの第3専門分野です。学生たちは、通常はggplot2パッケージを使用して多くの基本的な視覚化を作成するためにRを使用してこのコースに参加します。このコースの主な焦点は、学生のデータ可視化オプションの範囲を拡大することです。

8時間の長さと柔軟なスケジュールで、このコースは修了に非常に適しています。あなたの講師は、これらの多くのコースでおなじみの顔であるCollin Paschallさんです。

このコースでは、以下のことができます：

• ggplot2に補足的なパッケージを利用する。
• 伝統的な図形のさまざまなバリエーションを作成し、空間データにも取り組む。

このコースの終了時に学生は以下を実現できます：

• データのインポート機能を利用する。
• 知名度の高いtidyverseパッケージのツールを使用してデータを修正する。
• R Markdownを使用して簡単なレポートを作成する。

このコースには3つのモジュールしかありません。モジュール1は「ggplot2による高度な図形」です。モジュール2のトピックは「空間データ」で、モジュール3は「Plottyとggnimate」です。モジュールに加えて、認定前に6つのクイズを行う必要があります。

まとめ

結論として、データ科学や統計分析の世界は、忠実な相棒として引き続きRに依存しています。これらのトップのRコースの選択は、このオープンソースのプログラミング言語のパワーを活用しようとする個人にとって貴重な機会を提供します。データ可視化のマスターを目指したり、時系列分析に取り組んだり、データアナリストのキャリアを始めたり、高度なデータ可視化を専門とするのかに関わらず、これらのコースはあなたのRプログラミングのスキルを向上させるための最良の道を提供しています。LinkedInなどのプラットフォームでシェア可能な証明書を取得したり、履歴書やCVに追加することもできるため、これらのコースは知識を備えるだけでなく、新たなキャリアの扉を開きます。

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