R言語プログラミング

R言語の能力とそのインストール方法について学ぶ．更に，RStudioのインストール，四則演算，オブジェクト・文字列の扱いまでを習得する．最後に復習を行う．

データ型とデータ構造についての理解を深め，ベクトル，matrixとarray，list型のデータ構造に対する理解を進める．

データフレームに対する理解を深め，その特徴や要素の抽出方法，集約方法を習得する．

区切り文字のあるファイルや作業ディレクトリについて学ぶ．csv/tsv、excelといったデータの読み込みや出力に関する技術を習得する．

Rを用いたデータの可視化の基礎を習得する．具体的には，Rに初めから搭載されている機能を用いて，散布図やヒストグラム，箱ひげ図，棒グラフ，折れ線グラフ，円グラフを描く知識と技術を習得する．さらに，関数のグラフ，確率分布を描画する知識と技術を習得する．

ggplot2を用いたデータの可視化の基本となる知識と技術を習得する．具体的には，ggplot2の基本的な使い方を学び，散布図の作成方法と調整方法を習得し，データを視覚的に表現する技術を身につける．

前回に続き，ggplot2を用いたデータの可視化の知識と技術を習得する．具体的には，棒グラフ，折れ線グラフ，ヒストグラム，箱ひげ図の作成方法と調整方法をマスターする．

条件分岐や反復処理といったRの制御構造を用いる技術を習得する．さらに，ベクトル化された演算についても学習する．

stringrパッケージを用いて文字列を整形・検出・抽出・置換する方法を身につける．更に，区切り文字による分割や結合で、データを加工・再構築する技術を習得する．加えて，正規表現の基本（メタ文字・エスケープ）を活用して柔軟な検索・抽出を行う技術を習得する．

処理の流れが直感的に追えるパイプ演算子を用いた，モダンなRのコードの書き方を学習する．dplyrの基本関数と組み合わせるなど，パイプ演算子を使った一連の流れが書けるようになることを目指す．

実際にデータ分析や研究を進めていく上で役立つ，Rを用いた自作の関数を作る方法を学び，自分で関数を作る技術を身につける．また，エラー処理についても学ぶ．

データクレンジングに代表されるデータの前処理の重要性とデータ整形の方法を身につけ，データを解析可能な形にする技術を身につける．さらに，データの関係性について解析する相関解析について学び，実際にRで相関解析を行う技術を身につける．

統計的仮説検定の基礎について学び，主要な統計的仮説検定をRで実施する技術を身につける．また，検定結果の解釈の方法についても学ぶ．

回帰分析の基本的な考え方について学び，単回帰・重回帰・ロジスティック回帰をRで実施する技術を身につける．また，区間推定をRで実施する技術を身につける．

主成分分析とクラスタリングをRで実施する技術を身につけ，多変量データを要約・分類・可視化できるようにする．そして，Quartoを用いて解析をレポートとしてまとめる技術を身につける．そして最後に，これまで学んできた内容の集大成として，前処理から始まる様々なデータ解析を繋げた総合分析を学ぶ．