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Microsoftは2021年2月9日（米国時間）、R言語を使ってクラウドサービススイート「Microsoft 365」を操作するためのオープンソースパッケージ「Microsoft365R」を発表した。Rは、統計解析やその可視化などに役立つオープンソースのプログラミング言語とランタイム環境だ。 Microsoft365Rは「AzureGraph」パッケージで提供されるMicrosoft Graph APIを拡張し、「Microsoft SharePoint」と「Microsoft OneDrive」に対する軽量で強力なインタフェースを提供する。今後は「Microsoft Teams」と「Microsoft Outlook」もサポートする見込みだ。Teamsチャネルへのポストや、Outlookによる電子メール送信が可能になるという。 Microsoft365Rは、CRAN（The Compr
2023年の8月もそろそろ終わります。 しかし、まだまだ暑くて秋の気配はまだまだ来ないようです。 さてここ数年、7月に入ったころから「昔はこんなに暑くなかった」「いや、そんなことはない」といった話題がSNSをにぎわせています。 私も数年前にこんなグラフを作って、周りではそこそこ評判良かったです。 東京の8月の最低気温の分布の推移。いまさらだけど、ちゃんと書き直したのもあげておく。最低気温の上限が90年代以降上昇しているという結論は変わらないけど。boxplotもおまけで付けておいた。 pic.twitter.com/wfxgfr7I3O— ボブさん (@bob3bob3) 2018年7月18日 今年もいろんな人が気温の可視化をしていて、非常に興味深かったです。 いくつか挙げてみましょう。 1) 東京における夏（6月～9月）の気温、過去148年分のヒートマップ。 東京における夏の気温を過去1
PythonとR言語のハーモニーな連携: データサイエンスの舞台裏 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
プログラミングの舞台裏には、異なるプログラミング言語を組み合わせて使用することで、プロジェクトに深みをもたらす魔法が広がっています。今回の記事では、PythonとR言語の連携に焦点を当て、データサイエンスの分野でこれらの言語を連携させることで得られる恩恵について詳しく探ってみましょう。 PythonとR言語: データサイエンスのダイナミックデュオ Pythonは豊富なライブラリやシンプルな構文を持ち、データ処理や機械学習分野で強力な存在です。一方で、R言語は統計解析や可視化に特化しており、データサイエンスの分野で広く使用されています。これらの異なる強みを連携させることで、データサイエンスのダイナミックデュオが誕生します。 連携の鍵: PythonからRスクリプトを呼び出す PythonからRスクリプトを呼び出すためには、subprocessモジュールを使用します。以下は基本的な例です。 i
主成分分析（PCA）とは？ 主成分分析とは、多次元データを低次元に次元圧縮する手法の一つです。主成分分析は、データの性質を最もよく表す要素を抽出することができるため、データの可視化やクラスタリングなどの機械学習手法を用いた分析にも活用されます。 RNA-seq解析では、主成分分析を使用することで、大量の発現データをより簡単かつ高速に解析することができます。主成分分析は、原発現データの次元圧縮を行い、主な発現変動のパターンを抽出します。これにより、大量の発現データを分かりやすく視覚化し、その結果をもとに遺伝子の発現変動や発現パターンを解析することができます。 Rを実行する準備 今回はRstudioを使ってRを実行していきます。 各OS環境を元にこちらのサイトよりインストーラーをダウンロードしてください。 https://cran.r-project.org/ インストールするバージョンは最新
統計解析とグラフィックスのための言語・環境である「R言語」の概要、インストール方法、初歩的な使い方を広く・浅く解説した資料です。 2023年4月時点でのRの~~最新バージョン~~R-4.2.3を対象としています。 スライド中で実行するRスクリプトを置いているGitHubリポジトリ: https://github.com/uribo/cue2022aw_r104 ウェブブラウザ上でRを動かす環境: https://mybinder.org/v2/gh/uribo/cue2022aw_r104/main?urlpath=rstudio
2.1 Google Colaboratory について Google Colaboratory（以下Colabと略称）は Google が提供している、ブラウザ上で機械学習などのプログラミング（言語は Python）が行える環境です。numpy や Tensorflow など機械学習でよく使うライブラリがインストール済みであり、環境構築がほぼ不要で機械学習プログラミングが始められます。GPU を使うことも可能で、非力なパソコンでもディープラーニングができるので学習用の環境として非常に便利です。 Colab は基本的に Python 言語の環境ですが、R 言語を使うことも可能です。R 本体や RStudio などをインストールしなくても R のプログラミングが始められるので、Colab は R の学習環境としても魅力的であると言えます。このページでは Colab で R を使う方法について
R言語ってどんな言語？転職で活かせる？特徴やできることについて徹底解説！ | GeeklyMedia(ギークリーメディア) | Geekly（ギークリー） IT・Web・ゲーム業界専門の人材紹介会社
統計分析やデータ分析の分野において注目されているR言語。エンジニアとして働いている人の中には、R言語の存在は知っていても、詳しくは知らないという方も多いでしょう。そこで本記事では、R言語でできることや、メリットとデメリットについて解説していきます。「転職で活かせるのか？」や実際の求人についても触れていますので、ぜひ参考にしてください。 R言語とは？ R言語は1995年に海外で開発された、「統計分析」や「データ分析」を得意とするプログラミング言語。 まずは、R言語の特徴やできることについて解説していきます。 R言語の特徴 R言語の大きな特徴は、データの解析や処理などを、他の言語よりも簡単に行える点です。 R言語には統計分析やデータ分析に役立つ機能・ライブラリが豊富に用意されています。 より効率的にR言語を活用するためには統計学の知識が必要な場面が多いものの、データ処理やグラフ作成などが簡単に
Google ColaboratoryでR言語を使うためには、追加インストールやセッション強制終了などが必要で、毎回数分間かかるという状況でしたが、2月頃にRのカーネルがこっそりと追加されたようで、面倒なハックは不要になりました。その方法についてのメモ。 カーネルを確認まず、Google Colaboratoryにデフォルトでインストールされているカーネルを確認するため、以下を実行します。 !jupyter-kernelspec listkernels/irが表示されれば、Rのカーネルが入っているということ。 2019年4月3日時点で、Swiftも入っているようです。 Rのカーネルに切り替えるカーネルは入っているのにGoogle Colaboratoryのランタイム変更画面に「R」がまだ表示されず、選択できないので、Notebook（.ipynb）ファイルをダウンロードし、テキストエディタ
UTF-8対応、R言語で組織内行動データ可視化する「Microsoft Workplace Analytics」 Microsoftは米国時間2021年3月16日、組織内の行動データを可視化する「Microsoft Workplace Analytics(以下、Workplace Analytics)」に加えた更新を公式ブログを通じて報告した。メトリック(測定値)名でUTF-8エンコードが使用可能になり、R言語のwpaパッケージを用いたWorkplace Analyticsのデータ分析および可視化を実現する。 UTF-8対応に伴い、日本語のメトリックス名も使用できる(画像はすべて公式ブログより抜粋) 従来のWorkplace Analyticsはメトリックス名をラテン語に限定していたが、今回の更新に伴いクエリおよびOData(Open Data Protocol)出力時の文字コードとしてU
公開日：2019/10/8 更新日：2019/10/8 キーワード：データサイエンス R言語 文字数：3800（読み終わるまでおよそ6分） この記事でわかること R言語よりPythonを学ぶべき理由 R言語の特徴（Pythonに対する強みと弱み） はじめに データサイエンスの世界で用いられるプログラミング言語は、PythonとR言語でかなりのシェアを占めています。 したがって、データサイエンスを勉強し始める方は、Pythonを選ぶかR言語を選ぶかで迷うことが多いと思います。 しかし、ここはあえて言い切らせて頂くと、これからデータサイエンスを学ばれる方はR言語よりPythonを選ぶべきです。 その理由と、R言語の特徴について解説したいと思います。 2019年5月のマイナビニュースにて、以下の記事が掲載されました。 Rがトップ20位圏外へ、Pythonの採用が進む – 5月開発言語ランキング
R言語とは？ R言語はプログラミング言語の一種で、特に統計解析に適した特徴を持っている言語です。読み方はアールです。 データ加工、統計処理、機械学習、グラフ化を行うために使われています。オープンソースのプログラミング言語なので誰でも無料で使用できます。ビジネスの現場だけでなく、大学生や研究者までRを使用しています。 パッケージについて：R R言語にはパッケージと呼ばれる”関数やデータがまとまったセット”があります。インストールすることでパッケージはいつでも使えるようになります。Rはこのパッケージがとても魅力的です。世界中のRユーザーが最先端の解析手法や便利なパッケージを開発し、無償で公開しています。 かなり専門的でマニアック（ここがRの真骨頂です）なパッケージもたくさんあります。論文で使われている解析手法がそのままパッケージになっているようなものもあります。 トライフィールズのページでパッ
1. はじめに R言語は、データ解析専用のオープンソース・フリーソフトウェアです。 Rでクラスタリングを用いたデータ分析方法を紹介します。 2. 準備 まずは、R言語を使用するためにR Statio (またはR言語)をインストールします。 インストールイメージは、以下のリンク先からダウンロードできます。 ・R Studio ・・・https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ ・R ・・・https://cran.r-project.org/index.html R StudioはR実行のための統合開発環境(IDE)です。 R Studioを起動すると以下のような画面が表示されます。 基本的な操作としては、上記に示されるR Studio画面の左側「Console」ウィンドウにコードを打ち、対話形式で処理を進めていきます。 ためしに、以下
はじめに 複数のテキストを対象に、トピックモデル(LDA:Latent Dirichlet Allocation)によるテキスト分析を行います。その分析結果を基にクラスタリングを行い、デンドログラム(樹形図)による可視化を行います。 この記事の内容は『テキストアナリティクス』著：金明哲を参考にしています。参考書の通りだと可視化の段階でトピックとタームにズレが生じるため、目・手作業での修正が必要でした。そこで、LDA()によるトピックのナンバリングとhclust(dist())によるナンバリングが自動で調整されるようにしました。なお、理論面の解説はありません(勉強中)。 www.anarchive-beta.com www.anarchive-beta.com 理論面の記事も書きました。(追記) 図1：調整前 図1は手作業での修正を行わなかった場合の出力結果です。 図1上部の樹形図の各テキス
R言語とはR言語とは、統計解析に強みを持つインタプリタ型言語のプログラミング言語です。インタプリタ型言語とは、人間がプログラミング言語で記載したソースコードを、コンピュータが理解できる機械語の形式へと逐次に翻訳しながら、プログラムを実行するプログラミング言語のことです。 例えば、Perl・PHP・Ruby・Python・BASIC・Lisp・JavaScriptなどもインタプリタ型のプログラミング言語です。また、R言語はオープンソースのプログラミング言語であるため、誰でも利用できます。以降で、R言語の特徴について詳しく紹介します。 【参考】：R言語-公式サイト
エンジニアは年収が高いという話を聞いたことがありますか？ 近年、IT技術の飛躍的な進歩でIT企業の活躍が目立つようになり、エンジニアを目指す人も増えてきています。 そこでエンジニアの年収って実際はどのぐらいなのか、知りたい方が多いのではないでしょうか。 エンジニアとして既に活躍をしている方は、自身の稼いでいる報酬は平均なのか、それ以上なのか以下なのか、疑問に思っている方も多いかと思います。 そんな今回はR言語(プログラミング言語)に絞り、R言語エンジニアの年収について解説していきます。 また、R言語エンジニアの仕事内容、R言語エンジニアとして年収をアップさせる方法、フリーランス求人・案件数から見るR言語のニーズ、R言語エンジニアの将来性についても解説していきます。 特に下記の方にこの記事を一読していただきたいです。 ・R言語エンジニアの年収を知りたい方 ・R言語エンジニアとして既に活躍をさ
データ解析・マイニングとR言語
私たち人間は毎日五感を通じて入力される膨大なデータを処理している。その中で最も多いのは、識別 (discrimination)、分類 (classification)、認識 (recognition) に関する処理である。例えば、新聞や本などを読むときには、視覚を通じて入力されたデータと学習したデータとの照合を行い、その文字の読み方、文字・単語の意味などを識別・認識する。識別に関する能力は人間のみならず、他の動物も持っている。 このような識別・認識に関することを機械的に実現する研究分野がパターン認識 (pattern recognition) である。パターン認識の典型的な例としては、郵便番号による手紙の自動分類や指紋・顔照合によるセキュリティ管理などがあげられる。 パターン認識は、コンピュータに事前に入力・記憶させたデータと識別すべきデータとの一致度を何らかのモデルによって計算する。その
第85回R勉強会@東京（#TokyoR）でのLT資料 https://tokyor.connpass.com/event/176318/
概要 R言語でtwitterからデータを取得してテキストマイニングにより可視化を行ってみましたので、手法を共有します。 タイトルにもあるワードクラウドとはテキストマイニング手法の一つです。 読み込まれた文章を解析して、使用頻度の高い単語を大きく表示することで、テーマや内容を視覚的・直感的に表すことができる表現手法を指します。 今回、やってみることをイメージでお伝えすると下記のような感じです。 いや本来はTwitterからデータを取得して軽く分析っぽいことして終わりのはずだったんですけどね。どうしてこうなった。 前準備 文章を分析する前には事前に文章を形態素（単語）に分解する必要があります。 そのためにご使用のPCに「RMecab」と呼ばれるパッケージをインストールする必要があるのですが、色々と準備が面倒でして、設定の方法につきましては過去に偉人が詳しく解説してくださっているので、そちらをご
はじめに データサイエンス需要の高まりに比例してRの需要も高騰しています．本記事では広く利用されている Visual Studio Code(以下，VSCode) においてR言語を利用するための環境設定方法を紹介いたします． ２年前に投稿した記事ではVS CodeにおいてRを使うための拡張機能であるvscode-rの基本的な機能を紹介しました．これからVS CodeでRを使ってみようかなという方は参考になれば幸いです．本記事ではその後二年間で改善・追加された機能の紹介を雑多に行います． 本記事の想定読者 すでにvscode-rのユーザーでより機能を使いこなしたい人 R Studio ユーザーでVS Codeに環境を移したい人 を想定しています． その他 インストール手順 vscode-rの特徴 VS Codeの設定方法 は関連記事等をご参照ください． 本記事で紹介する機能 コード補完機能の
初心者向きにR言語を用いたFIRフィルターの作成方法をまとめました。基本的な流れは、前回投稿したR言語を用いたIIRフィルターの作成とほぼ同じです。 パッケージの準備 signal パッケージ[1]を使用し、FIRフィルターを作成します。まず、パッケージをインストールします。 #signalパッケージのダウンロード install.packages("signal") #ライブラリーの読み込み library("signal") #入力データの作成（周波数が10Hzと50Hzのサイン波のデータの合成、サンプリング周波数：1kHz、１０秒間のデータ） time <- seq(from=0, by=1/1000, length=10000) #時間軸 data <- sin(2*pi*10*time) + sin(2*pi*50*time) #入力データの図示 plot(time, data,
今回から、いよいよR言語を使って行う解析に入ります。最初の解析は、線形モデルによる回帰分析です。 Rでは様々な解析用・分析用関数が用意されています。そして、次の3種類がR言語で回帰分析用の関数として用意されているものです。 １．lsfit() ……最小二乗法を用いた回帰分析。 ２．lm() ……線形モデルを用いた回帰分析。 ３．glm() ……一般線形モデルを用いた回帰分析。 今回はこのうちの2つ目。”lm()”という関数を用いて、線形モデルによる回帰分析を行う方法について、説明してきます。Pythonでの回帰分析はこちら→Python3で線形モデルによる回帰分析とプロット
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Microsoft365Rが公開、「365」をR言語から操作できる
「R」言語を用いたデータ分析の基本を学べる「データ分析入門」の資料が公開／徳島大学のマスコット「とくぽん」が中高生向けにわかりやすく解説【やじうまの杜】
「昔はこんなに暑くなかった」をR言語で可視化する - bob3’s blog
【バイオインフォマティクス】R言語でRNA−seqデータの主成分分析する方法【PCA】 - LabCode
R言語入門 (R-4.2.3 2023年4月版) / introduction to r
2 Google ColaboratoryでR言語を使う | Rによる統計入門
Google ColaboratoryでR言語を使う一番簡単な方法
UTF-8対応、R言語で組織内行動データ可視化する「Microsoft Workplace Analytics」
これからデータサイエンスを始めるならR言語はやめておこう｜pipon AI Trend
【R言語とPythonの比較】どっちがおすすめ？両方？データサイエンス・分析のスクール情報も - オトナ-スタディ
R言語でクラスタリングしてみた - Qiita
R言語でトピックモデルとクラスタリング - からっぽのしょこ
R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！
R言語エンジニアの年収とは？エンジニアの年収比較や年収アップの方法を解説
R言語で「言語処理100本ノック 2020」/ NLP100 Rlang
【R言語】Tweetデータをワードクラウドで可視化してみた - Qiita
Visual Studio Codeを使ったR言語開発環境の利用ガイド (応用編) - Qiita
Amazon.co.jp: R言語ではじめるプログラミングとデータ分析: 馬場真哉: 本
R言語を用いたFIRフィルタの作成 - Qiita
R言語で線形モデルによる回帰分析 | AVILEN AI Trend
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