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RとPythonの両言語を用いたデータ可視化の基礎から応用まで学習し、ggplot2やPandasによる基本的なグラフ作成から、主成分分析やクラスター分析などの機械学習手法を用いた高度なデータ分析手法までをカバーします
実践的なデータ可視化手法を両言語で比較しながら学べる構成で、特にR言語でのggplot2パッケージによる可視化と、Pythonでのデータ集計・可視化の実践的なテクニックを詳しく解説しています
Excelからより高度なデータ分析ツールへのステップアップを目指す初学者や、データの可視化手法を体系的に学びたいビジネスパーソン、データサイエンスの基礎を学びたい学生が最適です
すでにRとPythonの両方で高度なデータ分析の経験がある方や、最新のR言語環境での実践的な開発手法を学びたい方には物足りない可能性がありますが、基礎概念の復習として活用できます
データ可視化の基本概念から機械学習の応用まで幅広く学べる入門者向け講座で、特にR言語での可視化に重点を置きながらも、Pythonでのデータ処理も学べる構成となっており、データ分析の全体像を効率的に把握できる内容となっています
本講座は、RとPythonでのデータ可視化について、基礎から応用まで網羅的に解説している充実した内容です。特に初学者への配慮が行き届いており、インストールから段階的に学習できる構成となっています。実務での活用を意識した実践的な例も多く、機械学習の基礎から探索的データ解析まで幅広くカバーしています。質問への迅速な対応や、PDFとテキストファイルの両方が用意されているなど、学習サポート体制も充実しています。15分程度のコンパクトな動画で通勤・通学中でも学習しやすい構成となっています。
音声の音量が小さく聞き取りにくい点や、一部の動画で画面が見にくい箇所があるという技術的な課題が指摘されています。また、説明のペースが速いと感じる受講者もいます。ただし、これらの問題点は内容の本質的な価値を損なうものではありません。補足資料や質問対応が充実しているため、聞き取りづらい箇所は資料で補完できます。また、2021年8月時点でRの環境構築に関する課題が報告されていますが、講師が正直に状況を説明し、現在も有用なコンテンツを明確に示しているため、学習の方向性を適切に判断できます。