R言語について知りたい人のために、おすすめの本などを紹介します。
R言語とは、統計解析やデータビジュアライゼーションに特化したプログラミング言語です。データサイエンスや統計学の研究者、アナリストによく利用され、多様な統計手法やグラフ作成機能が豊富に揃っています。オープンソースであり、コミュニティによるパッケージの拡充も進んでいます。
まずはじめに、R言語がわかる本のおすすめ5選を紹介します。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介します。
あなたは、次のどれに当てはまりますか？
- データサイエンティスト：データ分析や機械学習のためにR言語を活用したい。
- 統計学者・研究者：統計解析やモデリングを行うためのツールとしてR言語を学びたい。
- データアナリスト：データの可視化や解析にR言語を使用し、インサイトを引き出したい。
- 大学生・大学院生：データサイエンスや統計学のコースで必要なR言語のスキルを習得したい。
- エンジニア：データ処理や分析タスクの効率化のためにR言語を学びたい。
- マーケティング担当者：マーケティングデータの分析やレポート作成にR言語を活用したい。
- ビジネスアナリスト：ビジネスデータの分析や意思決定に役立つツールとしてR言語を使いたい。
- 生物統計学者：医学研究や生物学的データの解析にR言語を利用したい。
- 教育者：R言語を教えるための教材や教授法を探している。
- 自己啓発に興味がある人：データ分析スキルを身につけるためにR言語を学びたい。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう！
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おすすめ5選）R言語の本
R言語がわかる本のおすすめ5選を紹介します。
R／RStudioでやさしく学ぶ プログラミングとデータ分析
書籍情報
ポチップ
R/RStudioの操作も、Rの文法も、データ分析・統計解析の方法も、この1冊で！
本書は、RやRStudioを使ってデータ分析や統計解析を学びたい人のための入門書です。
「Rの本は、読みにくくて、わかりにくい…」
そんな風に困っている人を手助けするための1冊です。（中略）
★紙面は分かりやすさを重視したフルカラー！
フルカラーの紙面によって、重要点がわかりやすく、読みやすい！ グラフィカルなデータなども色を確認しながら進められます。★本書のスクリプトデータ付き
amazon.co.jp書籍情報より引用
書籍全体が、スクリプトを入力して、結果を確認しながら進んでいくように設計されています。
入力間違いなどを確認できる正しいスクリプトデータもダウンロードできます。
評判・口コミ
R言語ではじめるプログラミングとデータ分析
書籍情報
ポチップ
R言語によるデータ分析をはじめてみよう!
この本は、初心者向けのR言語の入門書です。
R言語はデータ分析に秀でたプログラミング言語です。もちろん無料で使えます。この本では、R言語の初歩と、データ分析の基本を解説しています。
amazon.co.jp書籍情報より引用
Tidyverseと呼ばれる「データ分析の生産性を上げてくれる便利なパッケージ群」の解説もしています。
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現場ですぐに使える! 最新 R言語プログラミング逆引き大全 323の極意
書籍情報
ポチップ
R言語を使ったデータ処理の基本から、統計的データ分析や機械学習におけるモデリング技術の理解を目的とした逆引きのテクニック集です。
tidyverseやtidymodelsなどのモダンなプログラミングテクニックを網羅しています。R言語のデータ構造、基本的な文法と便利なウラ技、統計分析のテクニックを全323項目にわたって解説し、統計分析の基礎から活用運用の方法までよくわかります！
amazon.co.jp書籍情報より引用
RユーザのためのRStudio[実践]入門 改訂2版 tidyverseによるモダンな分析フローの世界
書籍情報
ポチップ
2018年に刊行した通称「#宇宙本」を最新の情報に改訂!
本書は、R言語のIDEであるRStudioと、モダンなデータ分析を実現するtidyverseパッケージの入門書です。
RStudioの基本機能からはじまり、Rによるデータの収集(2章)、データの整形(3章)、可視化(4章)、レポーティング(5章)といったデータ分析ワークフローの各プロセスの基礎を押さえることができます。RStudio v1.4に対応し、新たに追加されたVisual Editor機能やRStudio v1.2で追加された「Jobs機能」などを紹介します。
また、dplyr 1.0に対応し、データ処理系の関数の解説を追加しています。
さらに改訂版では付録として、「stringrによる文字列データの処理」「lubridateによる日付・時刻データの処理」の2章を追加しています。さまざまな機能が追加されていくRStudioとtidyverseに触れ、モダンなデータ分析をはじめましょう!
amazon.co.jp書籍情報より引用
(こんな方におすすめ)
・R / RStudioでモダンな分析環境を手にしたい方
・分析フローを意識した業務/解析をしたい方
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RStudioではじめる Rプログラミング入門
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ポチップ
「統計を使わずに、Rを純粋にプログラミング言語として学ぼう」というコンセプトに基づいて書かれた本書は、統計学についての難しい知識がなくても、また、プログラミングの経験があまりなくても、プログラミングを学んでみようという意欲さえあれば読むことのできる、画期的な書籍です。
サイコロを作る、トランプゲームを作る、スロットマシンを作る、という3つの簡単なプロジェクトに取り組む過程で、Rのプログラミング統合環境、RStudioを活用し、楽しみながら効率的にRのプログラミングスキルを身に付けていきます。
統計だけに使うのはもったいない、Rのプログラミング言語としての隠れた魅力と可能性、さらにはデータサイエンスの基礎としてのデータ分析を紹介します。
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注目の新刊）R言語の本
R言語がわかる本の注目の新刊を、紹介します。
今月は該当する新刊が見つかっていません。
ロングセラー）R言語の本
R言語がわかる本のロングセラーを、9冊、紹介します。
Rによる教育・言語・心理系のためのデータサイエンス入門
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ポチップ
Rによる実践と分析のセオリーを把握
数学の苦手な文化系の学生、実務者向けに、分析スキルの習得および理解を目的としてまとめたデータサイエンス(統計学)の入門書です。
計算はRに任せ、数学的な理解よりもまずは実践・実際的な理解を促します。実際の課題(研究課題)を取り上げ、それを解くためのセオリーおよびデータ分析、結果のまとめ方、最後にまとめ(考え方)と類題といった構成で解説することで、目的(テーマ)に応じた分析の流れを学ぶことができます。
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ベイズ分析の理論と応用 R言語による経済データの分析
書籍情報
ポチップ
データサイエンスを学ぶ上で必須となるベイズ統計学について、理論からデータ分析の実践まで解説したテキスト。
分析のために用いるR言語の使い方や、確率分布についても付録で丁寧に紹介する。
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統計学の基礎的な知識を身につけた方が、ベイズ統計学を用いたデータ分析を試みようとする際に手引きとなる書。
データ分析のためのデータ可視化入門 (実践Data Scienceシリーズ)
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ポチップ
★全世界のRユーザーが絶賛したベストセラー“Data Visualization: A Practical Introduction”がついに翻訳!!
・データ可視化の奥深さを、すべての人に!
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・ggplotとtidyverseの事前知識ゼロでも、すぐに実践できる!
・可視化の手順はもちろん、「データをどう見せるか」という意図まで踏み込んで解説!
R統計解析パーフェクトマスター（R4完全対応）［統計＆機械学習第2版］
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ポチップ
R言語はシンプルな文法と「ベクトル」と呼ばれる機能を使った柔軟な処理が可能で、配列やリスト、テーブル、集合など数値計算に強いものです。
本書では、RStudioという投稿型の開発環境を使って快適にプログラミングを学ぶことができます。
他言語の経験者はもちろん、初めての人でも使いこなすことができるようになるように内容をまとめました。統計や機械学習の手法や考え方を学んだあとに、コードを記述して実践するというステップで、Rを身に付けることができるように構成しています。
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Rによるやさしい統計学
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本書は、統計学の理論を簡潔に解説しながら、Rの手順・アウトプットの解釈を丁寧に行う。
具体的には、統計に関する理論をコンパクトに解説→Rでの操作手順、アウトプットの解釈という流れで本を構成していく。
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章末に確認用の練習問題を用意した。
Rによるインタラクティブなデータビジュアライゼーション 探索的データ解析のためのplotlyとshiny
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ポチップ
本書は、Rユーザがplotlyを用いてWebベースのインタラクティブなグラフを作成し、活用するための書籍である。
インタラクティブなグラフはデータの探索や詳細の確認がしやすく、plotlyをマスターすれば魅力的でインタラクティブで再現可能なグラフを素早く作成することができる。
グラフの作成者自身が探索的なデータ分析に取り組めるだけでなく、グラフデータを共有しやすくなり、第三者がデータを探索し詳細を確認することも容易になる。
インタラクティブなグラフを使いこなせるようになれば、データ分析のワークフローは大きく変わり、データとより高速に深く対話できるようになるだろう。原著者はplotlyパッケージの開発に携わっており、本書ではその使い方を基礎から学ぶことができる。
実行するコードサンプルの説明に留まらず、plotlyの基礎となるフレームワーク(plotly.js)やその動作の仕組み、Rのエコシステムとの組み合わせなど、グラフのカスタマイズや応用につながる基礎知識を身に付けることができる。なお、第4章ではplotlyとshinyを組み合わせたアプリケーション開発を扱っている。
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インタラクティブ性に強みを持つ両パッケージを組み合わせることで、より高度で便利なアプリケーションを作成することができる。
たくさんの例を挙げて説明しているので、発展的なshinyアプリを作成したい方にもぜひ手に取っていただきたい。
実習R言語による多変量解析 基礎から機械学習まで
書籍情報
ポチップ
多変量解析と呼ばれる統計的データ解析の方法で主要なものを概説し、R言語を使用して例題・練習問題を解きながら学習できるテキスト。
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Rによる機械学習 [第3版]
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ポチップ
絶え間なく更新されるベストプラクティスが「ベスト」であり続けるための基礎技術のすべて
本書は「機械学習」で語られることの多い手法(最近傍法や回帰法、ナイーブベイズや決定木を使った分類法)を網羅し、それぞれの意味や成立条件を解説します。といっても、ゴリゴリの数式だけを使うわけではなく、既存のデータを使用し、それら手法によって解析した結果、どのようなグラフが表示されるか、を手取り足取りで解説してくれます。
ですから、機械学習を構成するさまざまな手法を、実際に使えるレベルで理解できるようになります。
そのため、自身が関わるプロジェクトにおいて、どの手法がベストプラクティスとなるのか、無意味な分析・解析を避ける勘所がわかるようになるでしょう。「機械学習」を学んだものの「もやもや」に付きまとわれているエンジニアによく効く一冊です。
本書はBrett Lantz, "Machine Learning with R - Third Edition",Packt Publishing, 2019の邦訳版です。
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R言語 徹底解説
書籍情報
ポチップ
Rはデータ解析とグラフィックス作成機能に優れたプログラミング言語であるが、構文などに癖があることでも知られる。
本書はRのパッケージ作者として著名なHadley WickhamによるR言語の解説書である。ここでは著者自身の10年を越えるプログラミング経験にもとづき、関数や環境、遅延評価など,ユーザが躓きやすいポイントについて丁寧に説明されている。
また簡潔で汎用的な処理を実現するメタプログラミング、パフォーマンスの改善、デバッグ、RとC++との連携などについても、指針となるテクニックが多数紹介されている。本書を通じて、読者はコードをコピペする受動的なユーザから能動的なプログラマへと変貌を遂げることができる。
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またPythonやC++などのプログラマであれば、本書一冊でRの基本構造をマスターできるだけでなく、自身のスキルを高めるヒントを得られるだろう。
[原著名:Advanced R]
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R言語によくある質問と回答
R言語について、初心者からよくある質問と回答を５つ紹介します。
R言語とは何ですか？
回答: R言語は、統計計算やグラフィックスの生成に特化したプログラミング言語です。
データ分析、統計モデリング、データ可視化などのために広く使われており、学術研究だけでなく産業界でも利用されています。
R言語を学ぶメリットは何ですか？
回答: R言語を学ぶメリットは、強力な統計解析機能が手に入ること、オープンソースであるため無料で使用できること、活発なコミュニティからのサポートが得られることです。
また、豊富なパッケージが提供されているため、さまざまなデータ分析ニーズに対応できます。
R言語の主な用途は何ですか？
回答: R言語は主に統計分析、データ処理、データ可視化、機械学習モデルの開発などに使用されます。
特に生物統計学、経済学、社会科学などの分野でその機能が活かされています。
R言語でデータ分析を行う際の一般的なステップは何ですか？
回答: R言語でデータ分析を行う一般的なステップには、データの読み込み、データの前処理、データの探索的分析、統計モデルの適用、結果の可視化と解釈が含まれます。
これらのステップは、R言語の多様なパッケージを使って効率的に行うことができます。
R言語とPythonを比較した場合、どのような違いがありますか？
回答: R言語は統計分析とデータ可視化に特化しているのに対し、Pythonはより汎用的なプログラミング言語であり、ウェブ開発やシステムスクリプティングなど、データ分析以外の用途にも広く使われています。
ただし、データ科学と機械学習の分野では、PythonもRも広く使われており、それぞれが強力なライブラリやフレームワークを提供しています。
R言語のスキルが活かせる職種とは？
R言語に関する知識や経験を習得することによって、データ分析、統計、機械学習などの分野でさまざまな仕事を担当することができます。
Rは強力なデータ解析ツールであり、以下のような職業でそのスキルを活かすことができます：
- データサイエンティスト:
- 大量のデータを収集、クリーニング、解析し、データから洞察を引き出します。R言語を使用して、データの視覚化、統計解析、機械学習モデルの構築を行います。
- データアナリスト:
- ビジネスの意思決定を支援するためのデータ解析を行います。Rを使ってデータの探索的解析、レポート作成、ダッシュボードの開発などを担当します。
- バイオインフォマティシャン:
- バイオデータの解析を行い、ゲノム解析や生物学的データの研究を支援します。Rを用いて、遺伝子データの統計解析や視覚化を行います。
- 統計学者:
- 研究データの統計解析を行い、仮説検証やモデル構築を担当します。Rは高度な統計手法の実装と分析に役立ちます。
- 機械学習エンジニア:
- 機械学習モデルの設計、トレーニング、評価を行います。Rを用いて、データの前処理やモデルの実装、性能評価を行います。
- ビジネスアナリスト:
- 企業のビジネスデータを分析し、パフォーマンスの改善策を提案します。Rを使ってマーケットトレンドの分析や売上予測を行います。
- マーケットリサーチアナリスト:
- 市場データを収集・分析し、消費者行動や市場トレンドを理解します。Rを使用してアンケートデータの分析やマーケットセグメンテーションを行います。
- 金融アナリスト:
- 金融データの解析を行い、投資戦略やリスク管理をサポートします。Rを用いてポートフォリオの最適化やリスクモデリングを行います。
- エコノメトリシャン:
- 経済データの統計解析を行い、経済モデルの構築や政策評価を行います。Rは経済データの分析と経済モデルの実装に適しています。
- 研究者/アカデミックポジション:
- アカデミックな研究において、データ解析や統計モデリングを行います。Rを用いて研究データの解析や論文執筆を行います。
- 医療統計学者:
- 臨床試験や疫学研究におけるデータ解析を行います。Rを使って臨床データの解析や結果の視覚化を行います。
- データエンジニア:
- データパイプラインの設計・構築を行い、データの収集、変換、保存を担当します。Rを使ってデータのETL（抽出、変換、ロード）プロセスを実装することもあります。
R言語の知識と経験は、データに基づいた意思決定を支援するために不可欠です。
このスキルを活かすことで、さまざまな業界でデータの解析や視覚化、モデル構築などの重要な役割を担うことができます。
まとめ
R言語について知りたい人のために、おすすめの本を紹介しました。
まずはじめに、R言語がわかる本のおすすめ5選を紹介しました。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介しました。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、読んだり学んだりしてみましょう！
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