最近Pythonでのデータスクレイピングが話題ですが、統計を勉強してきた人にはRも有名です。Rを勉強するには書籍も多くありますが、オンラインで世界の大学の講義が無料で受けられるEdxにもRを学べる講座があります。

Edxは前編英語なのですが、実はgoogle cromeの自動翻訳機能で動画まで翻訳してくれるので案外なんとかなったりします。

Edxは日本では馴染みが無いようなので、自分への備忘録と「英語できなくてもEdxでここまでできた」という過程を上げていきたいと思います。

今回受講する授業

ハーバード大学が提供する「データサイエンス：Rの基礎」

ハーバード大学と聞くだけで足がすくんでしまいそうですが「ここで学べば間違いないだろう！無料で受講できるし！」と飛び込んでみました。

コースの概要

この連載では、すべての分析にRソフトウェア環境を使用する予定です。R、統計的概念、データ分析手法を同時に学習します。このコースでは、基本的なRの構文を紹介します。ただし、必要なRスキルをすべてカバーするのではなく、このシリーズの次のコースに進むだけで十分です。ここで学ぶ内容を踏まえて、より深くカバーすることができます。私たちは、特定の問題を解決するために学習したときに、R知識をよりよく保持できると信じています。
あなたが学ぶもの：
Rでのデータセットの読み込み、抽出、および作成方法
Rを使用してデータセットのさまざまな操作と分析を実行する方法
独自の関数/サブルーチンをRで書く方法
（シラバスより）

このコースは応用編につながる基礎コースだそうです。ざっくり言うと「まずはRの使い方に慣れましょう。
また受講自体はブラウザ上で完結するそうですが、自分のパソコンでもRを使いたい！という人はRstudioというソフトをダウンロードすることが推奨されています。

セクション1：Rの基本、関数、およびデータ型
あなたはRを使い始め、Rの関数とデータ型について学びます。
セクション2：ベクトルとソート
ベクトルやソートなどの高度な機能を操作する方法を学びます。
セクション3：インデックス作成、データ操作、プロット
あなたは、データを扱い、分析し、視覚化することを学びます。
セクション4：プログラミングの基礎
'if-else'や 'forループ'コマンドなどの一般的なプログラミング機能を使用して、データセットに対してさまざまな操作を実行する独自の関数を書く方法を学びます。
（シラバスより）

はじめにと歓迎

コースを受講すると最初にこのコースの概要と事前アンケート（任意）があります。またEdxにはディスカッションという受講生同士で相談し合うような場が設けられています。最初に意気込みなど書くところもあるのですが、google翻訳で英訳すると早いと思います。