データサイエンスのための基本的なツール：Git、GitHub、R

データサイエンスの分野に入るには、アルゴリズムを理解するだけではなく、ワークスペースの設定方法や、仕事を共有し再現できるようにする業界標準のツールの使用方法を知る必要があります。このコースでは、世界中のプロのデータアナリストと科学者が使用する基礎的なエコシステムを紹介します。 これを読むことで、あなたは完全な初心者からデータプロジェクトを管理できる実践者へと移行するでしょう。コードの変更を追跡する方法、他の人と協力する方法、そして、あなたの発見が透明で再現しやすいように、あなたの分析を明確に記録する方法を学ぶでしょう。 学ぶことは また，データサイエンスの基本的な概念，キーワード，プロジェクトライフサイクルを理解する。 ローカル開発環境を R, RStudio, 最新のパッケージ管理ワークフローを用いて設定します。 また，コード変更をGitで追跡し，リポジトリをGitHub上でホスティングすることにより，バージョン管理の基礎を習得する。 また，マークダウン文法を用いて，明確で構造化された文書や分析的なレポートを作成する。 再現性のある研究方法を適用し、データ分析がピアによって容易に検証できることを確認する。 また，データの質問を作成し，正しい分析ツールと一致させる。 まず、データサイエンスの基本的な定義と概要を説明し、それから、環境の設定、リポジトリの管理、最初の分析文書の作成などを、書き込みによる説明と実際のコード例を通して進めます。 これは，データサイエンス，プログラミング，バージョン管理に新しい初心者向けに設計され，技術的な背景は必要としない。 今日から読み始めて データサイエンスの旅のための 専門的な基盤を作りましょう