Rでデータ分析！Excel 卒業をサポートします

再現性・メンテナンス性に優れたプロの分析フローを学びましょう

【概要】 データの時代が到来し、業務でデータを扱う機会はますます多くなっています。 分析サイクルを高速で回してゆくためには、Excel に頼った解析では限界があります。 本講座では、データ分析に特化したプログラミング言語 "R" を用いて、再現性に優れたデータ分析フローを学んで頂くためのコンテンツを準備いたしました。 基本コンテンツでは、データの読み込みからレポート作成までを R で完結させる手法を学びます。まずはこれだけでも、データ分析の再現性は劇的に向上します。 オプションコンテンツ（+ オプション料金）では、長期的な分析プロジェクトに耐えうる開発スキルを身に着けていただくための技術を伝授いたします。 ユーザーとしてではなく、プロとして R を使う方法を学ぶことで、ミスや手戻りに強く、同僚や未来の自分にとっても理解しやすい形で解析を進められるようになります。 内容についてご質問がある場合には個別サポートします。 【本講座の特徴】 Rは、ある意味「難しい立ち位置」にある言語です。 データ分析をプロとして進めていくには、ソフトウェア開発的なアプローチが必要となりますが、R言語はソフトウェアの開発を目的とした言語ではないため、この文脈の情報はコミュニティ内でも圧倒的に不足しています。 本講座では、現役のデータサイエンティスト/プログラマの講師が、このRの弱点を独自の目線でカバーします（オプションコンテンツ）。 【基本コンテンツ】 第1部 Rを使った解析サイクルを完結させよう 　第1章: データの読み込みと可視化 　第2章: データの整形 　第3章: レポート生成の下準備 　第4章: データ解析 【オプションコンテンツ】（納期 要相談） 第2部: Git/GitHub で開発フローを堅実にしよう 　第5章: コードとフォルダを健康に保つためのバージョン管理 　第6章: GitHub を活用した Issue 駆動解析 　第7章: 仕事そのものをパッケージとして開発する 　第8章 コラボレーションのための継続的インテグレーション 第3部: 環境そのものの再現性も確保しよう 　第9章: Docker を使った環境構築 　第10章: TeX による PDF ドキュメント生成 　第11章: 環境正準化編: Reveal.js によるプレゼンテーション