Rプログラミングを学ぶ

Rには初学者がつまずきやすいクセがいくつかあります - 1始まりのインデックス、ベクトル化された演算、factor など - ですが、コア自体はシンプルで、特に表計算ソフトを使った経験がある人にはなじみやすいはずです。本コースではRを小さなステップに分けて、実際に手を動かす演習を通して学べるので、こうしたクセも罠ではなく特徴として感じられるようになります。

Rは統計、データ分析、学術研究の共通言語です。バイオインフォマティクス、計量経済学、社会科学、金融、そしてデータを読み込んで統計モデルを動かしチャートを作る必要があるあらゆる分野で広く使われています。Rを取り巻くパッケージエコシステム（特にtidyverseやggplot2）は、Rの最大の強みのひとつです。

Rの基礎(変数、ベクトル、データフレーム、基本的なプロット)は、毎日練習すれば1〜2週間で身につきます。データ整形や統計モデル、ggplot2に慣れるまでは、たいてい1〜3か月。そこから先のドメインの深さ(バイオインフォマティクス、金融、社会科学など)は、実際のプロジェクトを通して積み上げていく形になります。

どちらでも大丈夫です。Rは統計のために作られた言語で、統計モデリングや学術研究、探索的データ分析では今でも他の追随を許しません。一方Pythonはより汎用的で、machine learningやエンジニアリングのエコシステムが強力です。多くのデータサイエンティストは両方を使い分けています。統計を軸にしたいならRから始めましょう。

はい。インタラクティブなRコースは無料です - レッスン全体、Rのコーディング演習、クイズ、修了証まで含まれます。Rはサーバー側で実行されるので、コードを書き始めるのにRやRStudioをローカルにインストールする必要はありません。

はい。Rプログラミングコースを修了すると、無料の修了証がもらえます。検証可能な実績として履歴書に書いたり、これまでに作った分析プロジェクトやノートブックと一緒にLinkedInでシェアしたりできます。