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》

毎回､PCは持参してください

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0. 基本情報

• 開講クォーター：Q1 10:30-12:00
• 教室：総合教育講義棟 D2講義室
• 問い合わせ先：
  • メール：kariyach@staff.kanazawa-u.ac.jp
  • 研究室：総合教育2号館 670号室（Advance Appointment Required）

Ⅰ. シラバス

• シラバス（html / pdf）

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
• 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：
  • 縦持ちデータ・横持ちデータ
  • 日本語問題；プロットを整える；色とラベル； テキストラベル；チャンクオプション

Week 6 (5/20) ：可視化(3)

• 具体的な内容：
  • 図の書き出し；出力形態の変更；CSS；テーブル出力；クロス集計表；記述統計量；レポート課題の準備

Week 7 (5/27) ：可視化(4)

• 具体的な内容：
  • 自作関数；ループ処理；レポート課題の準備

Week 8 (6/3)：可視化(5)とプレゼンテーション

• 具体的な内容：
  • プレゼンテーション

Ⅲ. 提出物（提出先）

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：準備中

• 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

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

レポート

• レポート：詳細は後日連絡します

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

• 役立つサイト

Ⅵ. アンケート

• 初回アンケート集計

Ⅶ. 講評

• 成績評価後に掲載します（6月中旬に公開予定）

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