これまでの解説のまとめと参考資料
これまでの R を使ったプログラミングの解説記事のまとめです。
1. インストールと準備について
ライブラリのインストール (tidyverse)
2. データ解析の流れ
(1): データの読み込み
(2): データの連結
(3): データの選択
(4): データのフィルタリング
(5): パイプを使ってコードを読みやすく
(6): 処理結果をファイルに出力
3. 参考資料
以前、別のブログで解説していた元記事です。
もともと、こちらの記事をまとめ始めたきっかけは、 R の使い方について、日本語で検索すると古いバージョンについての記事が多いと感じたことです。tidyverse の環境が整ってから、 R の記述スタイルは大きく変わったと思います。
また、近年の機械学習や、データサイエンスの流れにあった解説を提供したいと考えたからです。そもそも R が統計処理を目的として生まれた言語のためか、多くの R の解説が「統計学」とセットで書かれています。「統計学」は、データサイエンスにも不可欠な知識だとは思いますが、初めからセットで語られると、学習の敷居を上げることになりがちです。
データサイエンティスト向けの解説は、こちらが参考になります。英語ですがウェブ版は無償で利用できます。英語ですが、しっかり学習したい方にはお勧めです。（日本語版の書籍もあるようですが、2017年版なので、内容が古くなっている可能性があります。）
日本語の情報としては、こちらの Song 先生と矢内先生のサイトが詳しいです。
まだ、クラシックな書き方がどうしても必要な場合もあります。RjpWiki は総本山的なサイトです。
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