Rドリル

この教材について

この教材は、Rを使ったデータ分析・可視化・統計モデリングの力を段階的に身につけるための自習教材です。全24ユニットで構成され、各ユニットにC/B/Aの3フェイズの課題が用意されています。

3フェイズ方式

各ユニットには、以下の3段階の課題があります。

フェイズ 名称 内容 形式
C 基礎知識 「知っているか」を問う 正誤問題・選択問題（ブラウザ上で即時フィードバック）
B 実践スキル 「手でできるか」を問う Rコードを自分で書く（模範解答あり）
A AI協働 「問題を構造化し言語化できるか」を問う 生成AIに的確に指示して結果を得る

課題には ユニット番号-フェイズ-連番 の番号が付いています（例: 7-B-3 = U7のBフェイズ3問目）。ゼミで「今どこ？」と聞かれたら、この番号で答えてください。

ユニット一覧

根・幹ユニット（必修）

# ユニット名 分類 内容
0 コンピュータ基礎 根 ファイル、パス、文字コード、コマンドライン
1 Rの基礎 幹 RStudio、プロジェクト、パッケージ、ヘルプ
2 データ型とオブジェクト 幹 ベクトル、リスト、データフレーム、tibble
4 基本的なデータ操作 幹 演算子、インデキシング、ソート
5 データの読み書き 幹 CSV、Excel、RDS
6 データの確認と探索 幹 head、summary、str、table、欠損値
7 dplyr 幹 filter、select、mutate、summarise、group_by
8 tidyr 幹 tidy data、pivot_longer/wider
9 変数の型の変換と統一 幹 ダミー変数、標準化、ワンホット
10 ggplot2 幹 文法、geom、aes、facet、theme
11 記述統計 幹 代表値、散布度、相関、効果量
12 統計的推測の基礎 幹 検定、信頼区間、検出力
13 回帰モデル 幹 lm、glm、モデル選択
24 生成AIとの協働 幹 プロンプト設計、検証、倫理

枝ユニット（選択）

# ユニット名 分類 内容
3 数学・行列の基礎 枝 転置、積、相関行列、固有値
14 多変量解析・行方向 枝 因子分析、PCA、SEM
15 多変量解析・列方向 枝 クラスタリング、MDS
16 行と列をまたぐ分析 枝 バイプロット、対応分析、バイクラスタリング
17 ベイズ統計の基礎 枝 事前/事後分布、信用区間
18 MCMCの原理と実践 枝 chain、収束診断、Rhat
19 Stan / cmdstanr 枝 モデル記述、fit、draws
21 LaTeX 枝 数式、日本語、参考文献
22 Git / GitHub 枝 バージョン管理、コミット
23 プログラミング基礎概念 枝 関数定義、制御構造、apply/map

リファレンス

スキルツリー（依存関係）

ノードをドラッグして動かしたり、ホバーで接続先を確認できます。スクロールでズーム可能です。

凡例: 根（前提） 幹（必修） 枝（選択） AI 　実線 = 必修パス / 灰点線 = 選択パス / 橙点線 = 関連

学習ペースの目安

時期 到達目標 できるようになること
6月末 U1〜U6のCフェイズ完了 Rの基礎知識がある。データを読んで眺められる
9月末 U7〜U10のCフェイズ + U1〜U6のBフェイズ完了 tidyverse/ggplotを知っている。基礎操作ができる
11月末 U7〜U10のBフェイズ完了 データ整形と可視化が自分でできる

枝ユニットとAフェイズはこの目安に含みません（自分のペースで取り組んでください）。

環境構築

  • R（最新版推奨）、RStudio または RStudio Server
  • tidyverse パッケージ
# 必要なパッケージのインストール（初回のみ）
install.packages("tidyverse")

各種セットアップは技術ガイドを参照してください。