Googleデータアナリティクスの「R言語」を終了：コース7（全8コース中）

皆さん、こんにちは！

データ分析初心者のホヴィンチです。

最近、データ分析の重要性が高まっており、多くのビジネスパーソンがスキルアップを目指しています。

そんな方々向けのオンライン学習プログラムとしてGoogleが出しているデータアナリティクスの資格認定講座が人気です。

そして先日、そのGoogleデータアナリティクスのコース7「データ分析とR言語」を修了しました！

今回は、コース7で学んだ内容を、超初心者視点で分かりやすくお届けします。

（過去分はこちら→ コース１、２、３、４、５、６）

1. そもそもデータ分析になんでプログラミング言語を学ぶ必要があるの？

データ分析というと、表計算ソフトを使ってグラフや表を作成するイメージを持つ人も多いかもしれません。

しかし、より高度な分析を行うためには、プログラミング言語の知識が必須となります。

プログラミング言語を使うことで、以下のようなメリットがあります。

• 分析のステップを明確にする

表計算ソフトでは、分析の過程を記録するのが難しいですが、プログラミング言語を使えば、データの読み込みから分析、結果の可視化まで、すべてのステップをコードで記述できます。

• 時間を節約できる

プログラミング言語を使えば、複雑な分析でも効率的に実行できます。

たとえば、1行のコードで複数のデータセットを分析したり、繰り返し作業を自動化が可能。

• 仕事を簡単に再現・共有できるようにします

プログラミング言語で作成した分析コードは、他のユーザーと簡単に共有できます。

また、コードを変更することで、分析結果を更新したり、エラーを修正したりすることも簡単。

一方、表計算ソフトでは、分析を再現したり、共有したりするのが難しい場合があります。

たとえば、分析の過程を記録していない場合、同じ分析を再度行うためには、最初からすべての作業をやり直す必要があります。

2. Rを選ぶ理由

Rは、Sという別のプログラミング言語を元にしたオープンソースの言語。

1990年代に開発され、統計分析やデータ分析に特化しています。

Rを選ぶ理由は以下の通りです。

• 大量のデータをすばやく処理

Rは、統計分析やデータ分析に特化した言語であるため、大量のデータを効率的に処理できます。

• データ指向型のプログラミング言語

Rは、データ指向型のプログラミング言語であるため、データ分析に必要な操作を簡単に実行できます。

• 質の高いビジュアライゼーションを作成

Rには、ggplot2などの強力なビジュアライゼーションパッケージが豊富に用意されています。

• RStudio Cloudなど、便利なツールが豊富

RStudio Cloudは、ブラウザ上でRを利用できるオンライン開発環境です。

ソフトウェアをインストールする必要がなく、手軽にRを使い始めることができます。

RとPythonやTableauとの違い

Rとよく比較されるのが、PythonとTableau。

それぞれの違いは以下の通りです。

Python

• 構文がシンプルで読みやすい

• 機械学習に特化

• Google CloudやAWSなどのクラウドプラットフォームと統合しやすい

Tableau

• ドラッグ&ドロップで簡単にデータ分析できる

• 美しいビジュアライゼーションを作成できる

• プログラミング知識がなくても利用できる

すこ～しまとめると、Rは、統計分析やデータ分析に特化しており、大量のデータを効率的に処理できます。また、ggplot2などの強力なビジュアライゼーションパッケージも豊富に用意されています。

一方のPythonは、機械学習に特化しており、Google CloudやAWSなどのクラウドプラットフォームと統合しやすいというメリットがあります。

さいごにTableauは、プログラミング知識がなくても利用できるという点がメリットですが、RやPythonに比べると、分析機能が制限されます。

3. ggplot2パッケージ

ggplot2は、Rでもっとも人気のあるビジュアライゼーションパッケージの一つ。

棒グラフや散布図など、さまざまな種類のグラフを簡単に作成できます。

以下、本講座でつくったグラフです。

ggplot2は、"grammar of graphics"という考え方 に基づいて設計されています。

これは、グラフの構成要素を独立して定義することで、柔軟かつ効率的にグラフを作成できるようにするもの。

ggplot2は、初心者でも比較的簡単に使いこなすことができるパッケージですが、奥深い機能も備えています。

まとめ

Googleデータアナリティクスのコース7「R言語」は、Rというプログラミング言語を用いたデータ分析について学ぶことができる充実した内容でした。

コース7を受講することで、データ分析におけるR言語の重要性と、R言語を使った簡単なデータビジュアライゼーションを作成する方法を学びました。

このコース7にかかった時間は「12時間」ほど。

コース全体で、これまでに学習した合計は「75時間」ほど。

残りはついにあと1コースだけ！

次はポートフォリオを作る課題なので、楽しみです。

Googleデータアナリティクスをとおして、データ分析のスキルを磨き、データ分析のプロを目指していきたいと思います！

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