データサイエンス

統計モデル化とデータ駆動意思決定の強固な基盤を構築するために，Ｒを用いてデータをクリーンアップ，可視化，分析する方法を学ぶ。

Git と GitHub でバージョン管理を習得し、Markdown で再現可能なレポートを書き、R から始めることでデータサイエンス環境を構築します。

現代的で再現性のあるデータサイエンスワークスペースを構築するために、Jupyter Notebooks と RStudio を含む必須の環境とライブラリを習得します。

統計的プログラミングのワークフローとRの構文における強固な基礎を構築することにより，データの操作，分析，可視化を学ぶ。

堅牢なRパッケージを作成し、データサイエンスアプリケーションのためのソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを実装する方法を学びます。

統計モデリングの基礎を発見し、最新のRプログラミング技術を使ってデータトレンドを予測する方法を学びましょう。

Rと基本的なスクレイピング技術を使ってウェブサイトからデータを抽出し、実用的なデータ分析に活用する方法を学びます。

MATLAB を使用して、生物学的データを効果的かつ再現性高く解釈し、視覚化するための基礎的なプログラミングおよびデータ分析スキルを習得します。

RのAlphaSimRパッケージを使用して、遺伝的育種プログラムのシミュレーションとシナリオ評価の基礎を習得します。