【R言語をゼロから理解していく】データサイエンスの実践例から学ぶデータ分析入門
データサイエンスの理解、R言語プログラミングでの基本統計量・可視化、データ分析プロセスの基礎を網羅！オープンデータ(e-stat)活用やSNS(twitter)分析といった広域なデータ分析事例を紹介！
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データサイエンスの第一歩をスムーズに！
このコースは、データサイエンスの基本的な考え方、データ解析とグラフ作成について学ぶことができます。そして、あなたの実際の業務に適応することを目標にしています。また、予備知識については全く必要ありません。
ここでは、Rという統計解析用のプログラミング言語を学びます。Rはプログラミング初心者に対しても優しい言語であり、大学や企業などでも広く用いられています。
近年、Rに関する数多くの書籍が出版されています。しかし、実際の操作方法については、文字による説明だけでは飲み込みづらいのが実状です。本コースでは実際の操作画面を動画とキャプションで表示しているため、複雑な操作であっても直感的に理解することができるでしょう。
本コースを通して、以下の項目を学ぶことができます。
データサイエンスの学習を始めましょう！
| セクション 1: データサイエンスの理解 | |||
|---|---|---|---|
| レクチャー 1 | 07:08 | ||
学術および技術的背景の紹介。 |
|||
| レクチャー 2 | 07:48 | ||
データ分析での実例紹介 |
|||
| セクション 2: ２回Rの導入 | |||
| レクチャー 3 |
2-1-1データサイエンスの道具
|
04:10 | |
| レクチャー 4 |
2-1.1 検定
|
03:20 | |
| レクチャー 5 |
2-1-2相関と回帰
|
06:03 | |
| レクチャー 6 |
2-1-3分類
|
05:47 | |
| レクチャー 7 |
2-2-1データサイエンスのソフトウェア
|
02:53 | |
| レクチャー 8 |
2-2-2R/RStudioのインストール
|
03:30 | |
| レクチャー 9 |
2-3Rstudioの画面操作
|
08:56 | |
| レクチャー 10 |
2-4-1データの読み込み
|
01:24 | |
| レクチャー 11 |
2-4-2Rで使用される用語
|
08:50 | |
| レクチャー 12 |
2-5-1前回までの確認
|
00:59 | |
| レクチャー 13 |
2-5-2データの中心
|
09:48 | |
| レクチャー 14 |
2-5-3データの幅
|
11:43 | |
| レクチャー 15 |
2-6-1モダンな操作
|
10:25 | |
| レクチャー 16 |
2-6-2母集団と標本そして検定
|
13:45 | |
| レクチャー 17 |
2-7-1モダンなグラフ日本語設定
|
02:18 | |
| レクチャー 18 |
2-7-2ggplot2によるヒストグラム
|
07:32 | |
| レクチャー 19 |
2-7-3散布図
|
08:10 | |
| レクチャー 20 |
2-7-4グループを分ける
|
01:44 | |
| レクチャー 21 |
2-7-5クラスター分析
|
05:51 | |
| レクチャー 22 |
2-7-6主成分分析
|
05:32 | |
| セクション 3: ３回データサイエンスの手法 | |||
| レクチャー 23 |
3-1検定
|
08:20 | |
| レクチャー 24 |
3-2-1回帰・分析
|
11:31 | |
| レクチャー 25 |
3-2-2ロジステック回帰分析
|
09:30 | |
| レクチャー 26 |
3-2-3決定木
|
11:22 | |
| レクチャー 27 |
3-3クラスタリング
|
09:01 | |
| レクチャー 28 |
3-3-1階層型クラスタリング
|
12:54 | |
| レクチャー 29 |
3-3-2k平均法
|
07:09 | |
| レクチャー 30 |
3-4-1次元削減とは
|
00:54 | |
| レクチャー 31 |
3-4-2-1主成分分析
プレビュー
|
03:42 | |
| レクチャー 32 |
3-4-2-2主成分分析の実行
|
02:36 | |
| レクチャー 33 |
3-4-2-3主成分の抽出とバイプロット
|
00:54 | |
| レクチャー 34 |
3-4-2-4累積寄与率の計算
|
06:31 | |
| セクション 4: ４回データ分析プロセス | |||
| レクチャー 35 |
4-1分析プロセスの概要
|
01:47 | |
| レクチャー 36 |
4-2ビジネス課題の明確化
|
02:02 | |
| レクチャー 37 |
4-3分析席計画の立案
|
05:51 | |
| レクチャー 38 |
4-4データの選定収集
|
03:27 | |
| レクチャー 39 |
Rコード解説について
|
00:51 | |
| レクチャー 40 |
4-5データの特性理解
|
07:40 | |
| レクチャー 41 |
4-6データの前処理
|
03:53 | |
| レクチャー 42 |
4-7予測モデルの構築
|
03:12 | |
| レクチャー 43 |
4-7-2予測モデルの構築2
|
07:54 | |
| セクション 5: ５回データ活用事例 | |||
| レクチャー 44 |
5-1e-statの紹介
|
04:20 | |
| レクチャー 45 |
5-1e-statからのデータ取得＆日本地図への描画_1
|
05:42 | |
| レクチャー 46 |
5-1e-statからのデータ取得＆日本地図への描画_2
|
05:15 | |
| レクチャー 47 |
5-1e-statからのデータ取得＆日本地図への描画_3
プレビュー
|
01:44 | |
| レクチャー 48 |
5-1e-statからのデータ取得＆日本地図への描画_4
|
02:28 | |
| レクチャー 49 |
5-2テキストマイニング
|
11:37 | |
東京大学大学院で分析化学を専門として、修士課程を修了しました。
その後、WEB制作会社にて大手企業のWEBサイト分析主担当者として解析業務に従事。2015年10月にリッチハニカム株式会社を創業しました。現在、R言語を業務で使用して、データ解析やテキストマイニングによる口コミ分析、そして位置情報マーケティングを行っています。大学から現在まで一貫して、分析を専門としています。
元々大学では物理学、応用数学を専攻していましたが、現在は企業でデータマイニング、機械学習によるデータ解析の研究に従事しています。データ解析では、主にPython、R、SQL、（たまに）Apache Spark等を用いています。
昨今、データサイエンスや機械学習が注目を集めています。多くの方々にこれらの技術を習得するためのコンテンツをご提供できればと考えています。
現職: 徳島大学大学院総合科学研究科教授
情報総合研究室・データ分析・プログラミング・計量言語学・応用統計学
東京都生まれ
東京都立大学大学院終了
広島大学助手
徳島大学大学総合科学部 講師
徳島大学大学総合科学部 助教授
徳島大学大学総合科学部 准教授
を経て、現在