R: データ分析と統計のために設計された言語
Rは統計計算、データ分析、可視化のために特別に設計されたプログラミング言語です。学術研究、生物統計学、金融、厳密な統計手法を必要とするデータサイエンスチームの標準ツールです。ggplot2、tidyverse、tidymodelsといったパッケージにより、Rは表現力豊かなデータ操作と出版品質のグラフィックス、再現可能な分析ワークフローを組み合わせており、データを本格的に扱う誰もが選ぶ実用的な選択肢です。
学習内容
Rの基礎から始めます。データ型、演算子、制御フロー、関数、行列とシーケンスの扱いです。その後、dplyrとtidyrによるデータラングリング、readrとreadxlによるデータインポート、データベースとREST APIへの接続へ進みます。可視化は徹底的にカバーされています。基本的なRグラフィックスからggplot2、完全な探索的データ分析まで。応用トピックにはpurrrによる関数型プログラミング、統計分析と確率、tidymodelsによる機械学習、ランダムフォレストと勾配ブースティング、地理空間分析、tidytextによるテキストマイニング、Shinyによるウェブアプリ構築、Plumberによる API 構築、Rでの Kerasを使った深層学習が含まれます。
学習パス
42のコースはA1からC1をカバーしています。最初の12コースは、Rと RStudioの基礎を確立します。データ構造、文字列フォーマット、型強制、ソート、基本的なR可視化です。B1とB2レベルは実践的なスキルを構築します。rvestによるウェブスクレイピング、Tidyverse、シミュレーション、線形代数、本番対応レポーティングです。このトラックはC1で終了します。Rのパフォーマンスとプロファイリング、応用データ分析、並列コンピューティング、RStan による ベイズ統計といったトピックは、実際の本番環境と研究用途を反映しています。
仕組み
各コースは短い、実践的なレッスンに分かれており、組み込みのコードエディタでリアルタイムフィードバックを得ながら完了します。行き詰まったときはいつでも AI チューターが利用でき、エラーを説明し、正解をただ教えるのではなく正しい解決へ導きます。