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。

本课程是 Google データアナリティクス专业证书的一部分

位教师：Google Career Certificates

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5个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

35 条评论

初级等级

推荐体验

灵活的计划

4 周在 10 小时一周

自行安排学习进度

94%

大多数学生喜欢此课程

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您将学到什么

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

您将获得的技能

您将学习的工具

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41 项作业

授课语言：日语

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积累 Data Analysis 领域的专业知识

本课程是 Google データアナリティクス专业证书专项课程的一部分

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向行业专家学习新概念
获得对主题或工具的基础理解
通过实践项目培养工作相关技能
通过 Google 获得可共享的职业证书

该课程共有5个模块

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。

涵盖的内容

6个视频8篇阅读材料8个作业2个讨论话题1个插件

6个视频总计36分钟

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

8篇阅读材料总计85分钟

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

8个作业总计312分钟

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

2个讨论话题总计20分钟

交流してみよう10分钟
R と RStudio について考える10分钟

1个插件总计10分钟

振り返り：データアナリティクス認定ロードマップ10分钟

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。

涵盖的内容

8个视频8篇阅读材料7个作业1个讨论话题1个插件

8个视频总计48分钟

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

8篇阅读材料总计75分钟

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

7个作业总计186分钟

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

1个讨论话题总计10分钟

クエリとプログラミングについて10分钟

1个插件总计10分钟

R の基本概念10分钟

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。

涵盖的内容

8个视频8篇阅读材料8个作业1个讨论话题1个插件

8个视频总计41分钟

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

8篇阅读材料总计75分钟

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

8个作业总计310分钟

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

1个讨论话题总计10分钟

R のデータと SQL 、表計算ソフトの比較10分钟

1个插件总计10分钟

R を使ったデータのクリーニング、整理および変換10分钟

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。

涵盖的内容

9个视频7篇阅读材料9个作业1个讨论话题1个插件

9个视频总计56分钟

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

7篇阅读材料总计65分钟

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

9个作业总计374分钟

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

1个讨论话题总计10分钟

Tableau と R のビジュアライゼーションを比較する10分钟

1个插件总计10分钟

ggplot の構成要素10分钟

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。

涵盖的内容

8个视频5篇阅读材料9个作业1个讨论话题

8个视频总计34分钟

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

5篇阅读材料总计40分钟

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

9个作业总计367分钟

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

1个讨论话题总计10分钟

R Markdown Notebook を活用する10分钟

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Felipe M.

自 2018开始学习的学生

''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'

Jennifer J.

自 2020开始学习的学生

''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'

Larry W.

自 2021开始学习的学生

''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'

Chaitanya A.

''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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显示 3/35 个

已于 Jun 15, 2024审阅

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

已于 Jun 10, 2023审阅

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。

已于 Sep 25, 2024审阅

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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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.