RとQuartoではじめるデータサイエンス：データを可視化する《2026》

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苅谷千尋

金沢大学 教育支援センター

Published

Wed, 1, Apr, 2026

Modified

Tue, 27, Oct, 2026

毎回､PCは持参してください

このウェブサイトは2026年7月31日に削除します

0. 基本情報

Ⅰ. シラバス

Ⅱ. 講義スケジュール

授業日当日までに､各回のレジュメ、教材にアクセスできるようにします

欠席者はご自身で授業内容､宿題をフォローしてください（欠席連絡は不要です）。どうしても不明な点があれば、お気軽にお問い合わせ下さい

Week 1 (4/8)： イントロダクション

  • 具体的な内容：
    • シラバス；データサイエンスの第一歩；RとR Studioのインストール；プロジェクトの作成；markdown（見出しによる情報の整理）
  • レジュメ / 教材(スライド)

Week 2 (4/15) ：Rの基本的な操作方法(1)

  • 具体的な内容：
    • データの構造と型；データの抽出と集計；欠損値；生成AI；base R とTidyverse；パイプ演算子
  • レジュメ / 教材(スライド)

Week 3 (4/22) ：可視化(1)

  • 具体的な内容：
    • ggplot2（プロットとレイヤー）；5 Named Graphs (5NG：棒グラフ；ヒストグラム；箱ひげ図；散布図；折れ線グラフ）；変量（単変量（1変数）ニ変量（2変数）；多変量（3変数以上））；レポートのためのデータセット探し
  • レジュメ / 教材(スライド)

Week 4 (4/30)：Rの基本的な操作方法(2)

  • 具体的な内容：
    • データを読み込む；必要なデータを取り出す（不要なデータを削除する）；代入；新しい変数を作る；データを結合する；カテゴリを整える
    • 縦持ちデータ・横持ちデータ
  • レジュメ / 教材(スライド)

4月29日（祝）の振替授業日です

Week 5 (5/13)：可視化(2)

  • 具体的な内容：
    • 日本語問題；チャンクオプション；図の見た目・体裁； テキストラベル；複数の図の配置
  • レジュメ / 教材(スライド)

Week 6 (5/20) ：可視化(3)と出力

Week 7 (5/27) ：テーブル

Week 8 (6/3)：プレゼンテーションとループ処理

Ⅲ. 提出物（提出先）

1. 授業の感想

  • 授業の感想：
    • 回答先：Google Forms
    • 締め切り：授業と同じ週の金曜日23時59分
  • 初回アンケート
    • 回答先：Google Forms
    • 締め切り：2026年4月8日（水）授業時間内
  • 学期末授業アンケート：
    • 回答先：Google Forms
    • 締め切り：6月7日（日）23時59分
  • 各回の授業の感想（計8回）に加え、初回と最終授業回にアンケートを実施します（各回3点・全10回）
  • 6月7日（日）23:59まで遅延提出を認めますが、得点は2点となります

2. 演習

  • 演習：
    • 回答先：dropbox
    • 締め切り：授業翌週の月曜日（＝授業日前々日）23時59分
  • 毎回、提出を求めるわけではないため、提出回数は未定です
  • 6月5日（金）23:59まで遅延提出を認めますが、得点は2点となります

ファイルをアップロードしてもらう場合があります。権限などの関係でアップロードできない場合は､下記メールアドレスまでお問い合わせください

3. レポート課題

  • 課題内容はこちらで確認下さい。
  • 提出先：dropbox
  • 締め切り：2026年6月3日（水）10時30分まで
    • 最終授業日の開始直前
  • ファイル: zipファイル
    • ファイル名のどこかに、氏名を特定できる文字を入れて下さい
  • 再提出:
    • 再提出する場合は6月7日（日）23:59分までに再提出して下さい（必須ではありません。提出先は同じ）。最終版のファイルで成績を評価します（延長しました）

Ⅳ. 追加教材

  • Google Drive
    • データセットやサンプルコードを共有するなどのために使います

Ⅴ. 役立つサイト

Ⅵ. アンケート

Ⅶ. 講評