Google データアナリティクスプロフェッショナル認定プログラムの 7 つめのコースです。このプログラムでは、エントリーレベルのデータアナリストの仕事に就くために必要なスキルを身につけることができます。このコースでは、R というプログラミング言語と、R で作業する環境としての RStudio の使い方を学びます。また、R パッケージなど、R 特有のソフトウェア アプリケーションやツールについても学びます。R を使ってより優れた新しい手法でデータのクリーニング、整理、分析、可視化、レポート作成が可能になることを体感していただきます。 現職の Google データ アナリストが、最適なツールやリソースを使って、一般的なアナリスト業務を遂行する実践的な方法を指導します。
7. データ分析とR 言語
7. データ分析とR 言語
Dieser Kurs ist Teil von Google データアナリティクス (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Google Career Certificates
TOP-LEHRKRAFT
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4.6
(34 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 36 Stunden
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94%
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Was Sie lernen werden
プログラミング言語 R とそのプログラミング環境について説明する
関数、変数、データ型、パイプ、ベクトルなど、R でのプログラミングに関連する基本的な概念を説明する
R でビジュアライゼーションを作成オプションについて説明する
R Markdown の基本的なを理解し、を作成し、コンテンツを強調する
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistical Reporting
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Ggplot2
- Kategorie: Statistical Programming
- Kategorie: Rmarkdown
- Kategorie: Programming Principles
- Kategorie: Data Structures
- Kategorie: Statistical Visualization
- Kategorie: Package and Software Management
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Data Visualization Software
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Tidyverse (R Package)
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Development Environment
Wichtige Details
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41 Aufgaben
Unterrichtet in Japanisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
R は、データ分析のプロセスで役立つプログラミング言語です。 このパートでは、R および RStudio（ R で作業するための環境）について学びます。具体的には、R および RStudio を使用する利点と、RStudio を使い始めるために必要な要素について探ります。
Das ist alles enthalten
6 Videos8 Lektüren8 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in
R を使うことで、効率的かつ効果的に分析を完了できます。 このパートでは、R に関連する基本的な概念を探求します。具体的には、計算やその他のプログラミングのための関数、および変数について学んでいきます。さらに、RStudio で使用する R 関数、コード、サンプルデータの集合体である R パッケージについても学んでいきます。R を使うことで、効率的かつ効果的に分析を完了できます。 このパートでは、R に関連する基本的な概念を探求します。具体的には、計算やその他のプログラミングのための関数、および変数について学んでいきます。さらに、RStudio で使用する R 関数、コード、サンプルデータの集合体である R パッケージについても学んでいきます。
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8 Videos8 Lektüren7 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in
R 言語は、データ分析プロセスのあらゆる段階でデータを扱うために設計されたプログラミング言語です。 このパートでは、関数やその他の処理を用いて、R がどのようにデータの構造化、整理、クリーニングを行うかを調べます。また、データのバイアスについても取り上げ、R がその解決にどう貢献するかを学んでいきます。
Das ist alles enthalten
8 Videos8 Lektüren8 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in
R は、詳細なビジュアライゼーションを作成するのに適したツールです。 このパートでは、ビジュアライゼーションを生成し、トラブルシューティングに R を用いる方法についても学びます。また、ビジュアライゼーションのエステティックや注釈、保存に役立つ R と RStudio の機能についてもご紹介します。
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9 Videos7 Lektüren9 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in
分析を保存し、発表する準備ができたとき、R にはさまざまな検討すべきオプションがあります。 このパートでは、R Markdown（R で動的なドキュメントを作成するためのファイル形式）について探求します。また、R Markdown をフォーマット化してエクスポートする方法、およびドキュメントに R コードのチャンクを組み込む方法についてご説明します。
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8 Videos5 Lektüren9 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.8 (7 Bewertungen)von
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Università di Napoli Federico II
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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PP
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Geprüft am 16. Juni 2024
コンピューター言語はもっと難解だと言う先入観がありましたが、カリキュラム構成が適切なのか、モジュール4あたりで急に理解が及ぶようになりました。外国語と同じようにやっているとある日突然理解できる様になる、ということを改めて実感しました
OS
5
Geprüft am 11. Juni 2023
R 言語、RStudio、R Markdown Notebook を使った本格的なデータ分析のコースで、とてもやり応えのある内容でした。
KA
5
Geprüft am 26. Sep. 2024
Rはこれまで馴染みのない言語でしたが、使用してみて研究機関で多く使われている理由に納得しました。経過の確認と再現性においてはエクセルやSQLを使うより効率的で利に適っていると思います。
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Häufig gestellte Fragen
データとは、数値、画像、文字、動画、観測項目など、多様な形態を取る事実の集まりです。私たちは、番組や音楽をストリーミングしたり、ソーシャルメディアに投稿したり、日常的にデータを使い、生み出しています。
データ アナリティクスとは、結論を導き出し、予測を行い、情報に基づいた意思決定をするために、これらの事実を収集、変換、整理することです。
日々膨大なデータが生み出されています。携帯電話を使い、ウェブで検索し、音楽をストリーミングし、クレジットカードで買い物をし、SNS に投稿し、GPS でルート検索する、そのたびにデータが作成されます。企業は、消費者の需要に応え、新たなトレンドに対応するために、自社の製品、サービス、ツール、事業戦略を絶えず調整していく必要があります。このため、データ アナリストには常に需要があり、給与も高くなっています。
組織が適切なビジネス上の判断を下せるよう、データ アナリストはデータと数値を解釈します。データの準備、処理、分析、視覚化を通じて、パターンや傾向を発見し、重要な疑問に答えていきます。データ アナリストの仕事によって、チーム全体として適切なビジネス上の判断を下せるのです。
Google データ アナリティクスプロフェッショナル認定プログラムでは、ジュニア データ アナリストやアソシエイト データ アナリストに必要なスキルセットを学びます。データ アナリストは、正しい質問を投げかけ、鍵となるインサイトが得られるようデータを準備、処理、分析し、ステークホルダーの役に立つよう結果を共有し、十分な検討を経た上で行動できるよう、データに基づいた提案を行うことができます。
この認定プログラムに参加し、対話型コンテンツ（ディスカッション、テスト、アクティビティ）を通じて、すきま時間を使って毎週 10 時間以内の学習を続けることにより、6 か月未満で業務にすぐに使えるスキルを学べます。Tableau、アクセンチュア、デロイトなど、トップ企業や業界リーダーの意見を参考に設計されたカリキュラムを利用して学習します。さらに、新しく身に着けたスキルセットを活かして、就職候補先企業に提出できるケーススタディも作成します。
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