Rによるデータサイエンス：実践キャップストーンプロジェクト

個々のRコマンドを学ぶことから、本格的なデータプロジェクトを実行することへの移行は、大きなハードルとなり得ます。このコースでは、現実的なデータサイエンスのシナリオを最初から最後までガイドすることで、そのギャップを埋めます。 データライフサイクルのコア用語を確立してから、実践的な実装に進みます。ステップバイステップの説明を読み、明確なコードスニペットを研究することで、最新のRの慣習を使用してデータを収集、整理、分析、モデル化する方法を学びます。 学習内容： - 最新のRライブラリを使用して構造化されたデータサイエンスワークフローを構成する - 効率的な分析のためにtidyverseの原則を使用して生データをクリーニングおよび変換する - パターンを見つけるために探索的データ分析および基本的な仮説検定を実施する - 予測を行うために回帰モデルおよび分類モデルを構築および評価する - 分析をまとまりのある、ポートフォリオに対応できるデータプロジェクトに構造化する 教材は、初期のデータ取り込みから最終的なモデリングまで自然に進み、コードの各行の目的を理解できるようにします。学習を強化するために設計された筆記演習を通じて、これらの概念を適用する練習をします。 このコースは、Rの構文の基本的な理解があり、その知識を構造化された実践的なプロジェクトに応用したいと考えている初心者向けです。高度なデータサイエンスや統計学の経験は必要ありません。 今日から読み始めて、Rスキルを完全なデータサイエンスワークフローに組み立てましょう。