必要な知識や経歴はどのようなものですか？

表計算ソフトやデータアナリティクスに関する業務経験は不要です。高校レベルの数学と、ものの仕組みに対する好奇心があれば十分です。

カリキュラムで学ぶツールやソフトは何ですか？

表計算ソフト（Google スプレッドシートまたは Excel）、SQL、プレゼンテーションツール（PowerPoint または Google スライド)、Tableau、RStudio、Kaggle などの分析ツールとプラットフォームの使い方を学びます。

学習で使用する表計算ソフトは何ですか？

このプログラムで使用する表計算ソフトは、Google スプレッドシートか Microsoft Excel のどちらかを受講者ご自身で選べます。どちらを選んでも構いません。どちらのスプレッドシートでもコース課題はすべてこなせます。

コースは特定の順番で受講する必要がありますか？

各プログラムのコースは、以前のコースの情報を基に構成されているため、提示された順序で受講することを強くおすすめします。

What will I get if I subscribe to this Certificate?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Certificate, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

7. データ分析とR 言語

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7. データ分析とR 言語

Q: 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を受講するメリットは何ですか？

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。

Q: 必要な知識や経歴はどのようなものですか？

表計算ソフトやデータ アナリティクスに関する業務経験は不要です。高校レベルの数学と、ものの仕組みに対する好奇心があれば十分です。

Q: 認定証を取得するためには、数学に強くなければいけませんか？

認定証を取得するためには、数学の天才である必要はありません。好奇心があり、（データ アナリストにとっての言語である）数字を使って学ぶことに抵抗感がなければ大丈夫です。有能なデータ アナリストには、数学だけではなく、正しい疑問を持つこと、その疑問に適切な答えを見出すために最適な情報源を見つけること、結果を明確に視覚化した資料で示すことが求められます。

Q: カリキュラムで学ぶツールやソフトは何ですか？

表計算ソフト（Google スプレッドシートまたは Excel）、SQL、プレゼンテーション ツール（PowerPoint または Google スライド)、Tableau、RStudio、Kaggle などの分析ツールとプラットフォームの使い方を学びます。

Ce cours fait partie de Certificat Professionnel Google データアナリティクス

Instructeur : Google Career Certificates

4 728 déjà inscrits

Inclus avec

5 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

35 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

Planning flexible

4 semaines à 10 heures une semaine

Apprenez à votre propre rythme

94%

La plupart des étudiants ont apprécié ce cours

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Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Development Environment
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Statistical Reporting
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Package and Software Management
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Tidyverse (R Package)
Catégorie : Statistical Programming
Catégorie : Data Structures

Outils que vous découvrirez

Catégorie : R (Software)
Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : Ggplot2
Catégorie : R Programming

Détails à connaître

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Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 5 modules dans ce cours

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。

この認定プログラムを修了すると、エントリーレベルのデータアナリスト職に応募できるようになります。過去の業務経験は不要です。このコース修了後の目標は以下の通りです。 - R プログラミング言語を使用することのメリットを理解する。 - RStudio を使用して、R を分析に適用する方法を理解する。 - R でのプログラミングに関連する基本的な概念を理解する。 - Tidyverse パッケージを含む R パッケージの内容およびコンポーネントを探求する。 - データフレームとその R での使用について理解する。 - R でビジュアライゼーションを作成するためのオプションについて学ぶ。 - R プログラミングを文書化するための R Markdown について学ぶ。

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。

Inclus

6 vidéos8 lectures8 devoirs2 sujets de discussion1 plugin

6 vidéosTotal 36 minutes

入門編：ワクワクするプログラミングの世界へ6 minutes
R を楽しむ6 minutes
キャリー：R を使い始める4 minutes
プログラミング言語とは5 minutes
R 入門6 minutes
RStudio 入門8 minutes

8 lecturesTotal 85 minutes

コースシラバス10 minutes
R と Python の比較10 minutes
学習ログ： R を学ぶ準備をする20 minutes
プログラミング言語を学ぶ方法10 minutes
表計算ソフトと SQL、R の比較10 minutes
RStudio を使用するタイミング10 minutes
R のコミュニティでデータアナリストとつながる10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

8 devoirsTotal 312 minutes

ウィークリーチャレンジ 140 minutes
振り返り：Kaggle で質問を投稿する20 minutes
実践編：R をダウンロード、インストールする60 minutes
実践編：R コンソール60 minutes
プログラミング言語に関する知識をテストする6 minutes
実践編：Rstudio Cloud にアクセスする60 minutes
実践編：RStudio Desktop を使用する60 minutes
RStudio を使ったプログラミングに関する知識をテストする6 minutes

2 sujets de discussionTotal 20 minutes

交流してみよう10 minutes
R と RStudio について考える10 minutes

1 pluginTotal 10 minutes

振り返り：データアナリティクス認定ロードマップ10 minutes

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。

Inclus

8 vidéos8 lectures7 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

8 vidéosTotal 48 minutes

RStudio を使ったプログラミング3 minutes
プログラミングの基礎9 minutes
演算子と計算6 minutes
R パッケージというプレゼント4 minutes
ようこそ、Tidyverse へ6 minutes
Tidyverse の詳細6 minutes
パイプ演算子を使う10 minutes
コナー：コーディングのヒント5 minutes

8 lecturesTotal 75 minutes

R におけるベクトルとリスト10 minutes
R で日付や時刻を扱う10 minutes
その他の一般的なデータ構造10 minutes
論理演算子と条件文10 minutes
ガイド：コードを読みやすくするために10 minutes
R パッケージを活用する10 minutes
R のリソース集10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

7 devoirsTotal 186 minutes

ウィークリーチャレンジ 240 minutes
プログラミングの概念に関する知識をテストする8 minutes
実践編：R サンドボックスについて60 minutes
R のコーディングに関する知識をテストする6 minutes
実践編：Tidyverse をインストールしてロードすり60 minutes
R のパッケージに関する知識をテストする 6 minutes
Tidyverse に関する知識をテストする6 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

クエリとプログラミングについて10 minutes

1 pluginTotal 10 minutes

R の基本概念10 minutes

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。

Inclus

8 vidéos8 lectures8 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

8 vidéosTotal 41 minutes

R の中のデータ1 minute
R のデータフレーム5 minutes
データフレームを扱う5 minutes
クリーニングの基本8 minutes
データを整理する7 minutes
データを変換する5 minutes
同じデータ、異なる結果5 minutes
R における bias 関数6 minutes

8 lecturesTotal 75 minutes

Tibble の詳細10 minutes
データインポートの基礎知識10 minutes
ファイル名の命名規則10 minutes
R の演算子に関する詳細10 minutes
オプション：手動でデータフレームを作成する 10 minutes
tidyr パッケージでデータをワイドからロングにする10 minutes
バイアスのかかったデータの扱い方10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

8 devoirsTotal 310 minutes

ウィークリーチャレンジ 350 minutes
実践編：独自のデータフレームを作成する 60 minutes
実践編：データをインポートし、操作する60 minutes
R のデータフレームに関する知識をテストする8 minutes
実践編：R でデータクリーニングをする 60 minutes
データクリーニングに関する知識をテストする6 minutes
実践編：データを変更する60 minutes
R の関数に関する知識をテストする6 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

R のデータと SQL 、表計算ソフトの比較10 minutes

1 pluginTotal 10 minutes

R を使ったデータのクリーニング、整理および変換10 minutes

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。

Inclus

9 vidéos7 lectures9 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

9 vidéosTotal 56 minutes

R におけるビジュアライゼーション2 minutes
R と tidyverse におけるビジュアライゼーションの基礎知識6 minutes
はじめての ggplot() 10 minutes
ジョセフ：ピープルアナリティクスへのキャリアパス4 minutes
R におけるビジュアライゼーションの強化8 minutes
ggplot をさらに使いこなす8 minutes
エステティックと facet（ファセット）5 minutes
labs（ラベル）と annotate（注釈）関数7 minutes
ビジュアライゼーションを保存する5 minutes

7 lecturesTotal 65 minutes

R でビジュアライゼーションをする際のよくあるエラー10 minutes
エステティックの属性10 minutes
平滑化について10 minutes
フィルタリングとプロット10 minutes
R で矢印や図形を描く10 minutes
ggsave() を使わずにプロットを保存する方法10 minutes
用語集：用語と定義5 minutes

9 devoirsTotal 374 minutes

ウィークリーチャレンジ 450 minutes
実践編：ggplot2 を使ったデータビジュアライゼーション60 minutes
実践編：ggplot を活用する60 minutes
R におけるデータビジュアライゼーションに関する知識をテストする8 minutes
実践編：エステティックとビジュアライゼーションについて 60 minutes
実践編：フィルターとプロット60 minutes
分析におけるエステティックに関する知識をテストする 8 minutes
実践編：ビジュアライゼーションに注釈をつけて保存する60 minutes
ビジュアライゼーションの注釈と保存に関する知識をテストする8 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Tableau と R のビジュアライゼーションを比較する10 minutes

1 pluginTotal 10 minutes

ggplot の構成要素10 minutes

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。

Inclus

8 vidéos5 lectures9 devoirs1 sujet de discussion

8 vidéosTotal 34 minutes

ドキュメントとレポートの作成3 minutes
R Markdown の概要4 minutes
RStudio で R Markdown を使う4 minutes
Markdown ドキュメントの構造6 minutes
メグ：プログラミングは力をくれる4 minutes
その他ドキュメント要素について4 minutes
コードチャンクとは7 minutes
ドキュメントを変換する4 minutes

5 lecturesTotal 40 minutes

R Markdown に関するリソース10 minutes
オプション：Jupyter Notebook について10 minutes
R Markdown の出力形式10 minutes
用語集:用語と定義5 minutes
次回に向けて5 minutes

9 devoirsTotal 367 minutes

ウィークリーチャレンジ 540 minutes
コースチャレンジ65 minutes
実践編：R Markdown Notebook を活用する60 minutes
ドキュメントとレポートに関する知識をテストする8 minutes
R Markdown ドキュメントの作成に関する知識をテストする8 minutes
実践編：R Markdown Notebook にコードチャンクを追加する60 minutes
実践編：R Markdown Notebook をエクスポートする60 minutes
実践編：R Markdown のテンプレートを活用する60 minutes
コードチャンクに関する知識をテストする6 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

R Markdown Notebook を活用する10 minutes

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Jennifer J.

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Larry W.

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Chaitanya A.

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Avis des étudiants

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Révisé le 15 juin 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

Révisé le 10 juin 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。

Révisé le 25 sept. 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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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。

認定証を取得するためには、数学の天才である必要はありません。好奇心があり、（データアナリストにとっての言語である）数字を使って学ぶことに抵抗感がなければ大丈夫です。有能なデータアナリストには、数学だけではなく、正しい疑問を持つこと、その疑問に適切な答えを見出すために最適な情報源を見つけること、結果を明確に視覚化した資料で示すことが求められます。

このプログラムでは、オープンソースのプログラミング言語である R を教えます。R は、基礎的なデータ分析の出発点として最適で、初心者が自分のプロジェクトに応用するのに適したパッケージを提供しています。本カリキュラムでは Python は扱いませんが、学習者の希望に応じて、修了後は Python を学習することを推奨しています。

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.