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。

Dieser Kurs ist Teil von Google データアナリティクス (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozent: Google Career Certificates

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5 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

35 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan

4 Wochen bei 10 Stunden eine Woche

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

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。

Das ist alles enthalten

6 Videos8 Lektüren8 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in

6 VideosInsgesamt 36 Minuten

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

8 LektürenInsgesamt 85 Minuten

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

8 AufgabenInsgesamt 312 Minuten

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

2 DiskussionsthemenInsgesamt 20 Minuten

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

1 Plug-inInsgesamt 10 Minuten

振り返り：データアナリティクス認定ロードマップ10 Minuten

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。

Das ist alles enthalten

8 Videos8 Lektüren7 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

8 VideosInsgesamt 48 Minuten

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

8 LektürenInsgesamt 75 Minuten

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

7 AufgabenInsgesamt 186 Minuten

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

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

クエリとプログラミングについて10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 10 Minuten

R の基本概念10 Minuten

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

8 VideosInsgesamt 41 Minuten

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

8 LektürenInsgesamt 75 Minuten

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

8 AufgabenInsgesamt 310 Minuten

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

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

R のデータと SQL 、表計算ソフトの比較10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 10 Minuten

R を使ったデータのクリーニング、整理および変換10 Minuten

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。

Das ist alles enthalten

9 Videos7 Lektüren9 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

9 VideosInsgesamt 56 Minuten

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

7 LektürenInsgesamt 65 Minuten

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 Minuten
エステティックの属性10 Minuten
平滑化について10 Minuten
フィルタリングとプロット10 Minuten
R で矢印や図形を描く10 Minuten
ggsave() を使わずにプロットを保存する方法10 Minuten
用語集：用語と定義5 Minuten

9 AufgabenInsgesamt 374 Minuten

実践編：ggplot2 を使ったデータビジュアライゼーション60 Minuten
実践編：ggplot を活用する60 Minuten
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 Minuten
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 Minuten
実践編：フィルターとプロット60 Minuten
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 Minuten
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 Minuten
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 Minuten
ウィークリーチャレンジ 450 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

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

1 Plug-inInsgesamt 10 Minuten

ggplot の構成要素10 Minuten

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。

Das ist alles enthalten

8 Videos5 Lektüren9 Aufgaben1 Diskussionsthema

8 VideosInsgesamt 34 Minuten

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

5 LektürenInsgesamt 40 Minuten

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

9 AufgabenInsgesamt 367 Minuten

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

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

R Markdown Notebook を活用する10 Minuten

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Dozent

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Status: Kostenloser Testzeitraum
Kategorie: Credits angeboten

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

5 stars
74,28 %
4 stars
22,85 %
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2,85 %

Zeigt 3 von 35 an

Geprüft am 15. 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

Geprüft am 10. 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。

Geprüft am 25. 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。

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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.