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Excelの様々な国際資格検定やIBM系検定のR言語とは?

エクセルの様々な国際資格検定やIBM系検定のR言語とは?

まずは基本的に昭和世代による

2026年 50歳世代

中学生1年生の高額性の両親の同級生がFMV100万円パソコンで趣味で一応C言語の勉強をしていました。

誰でも知るC言語 いつできたのだろう??。

https://ja.wikipedia.org/wiki/C%E8%A8%80%E8%AA%9E

上記より

このころのフロッピーディスクでのソフトウエアー供給について

MS-DOS と PC-DOS DOS言語

1981年にIBMが開発したオペレーティングシステムで、IBM PC向けに設計されました。最初はIBMが開発したが、後にマイクロソフトに提供され、MS-DOSとして広く普及しました。PC DOSは、コマンドラインインターフェースを採用し、ユーザーが直接コマンドを入力して操作する形式でした。最終的には、PC DOS 2000がIBMの最後のバージョンとなりました

1980年代から1990年代初頭に主流だった古典的なオペレーティングシステムで、主にIBM PC互換機で使用されました。基本的なコマンドには、DIR(ディレクトリ表示)、COPY(ファイルコピー)、DEL(ファイル削除)、CD(ディレクトリ変更)などがあり、これらを組み合わせてファイル管理やプログラム実行を行いました

以上から C言語+ABC表記で

日本でウインドウスや業務用プロバブル経済のころ高性能高画質モニター付きで200万円、このころで言うなら正解常識のウインドウス基点で考えたらマックはA言語。

そこでIBMのエクセル検定のR言語とは?A言語に近いのか?も考えて見てみたら面白いと思います。

以下がIBM系

1.

提供元: IBM(Coursera や edX などのオンライン学習プラットフォーム経由)

内容:

R 言語と Python を使ったデータ分析

データ可視化(ggplot2 など)

統計解析・機械学習の基礎

特徴:

実務的なハンズオン演習が多い

修了証は IBM 公式のデジタルバッジとして発行される

試験形式: オンライン課題提出・プロジェクト評価

2.

対象: IBM SPSS Statistics を使った統計解析スキルを証明

R との関係:

SPSS には R Integration Plug-in があり、R スクリプトを組み込んだ高度な分析が可能

試験形式: Pearson VUE での CBT(コンピュータ試験)

3.

内容:

R 言語を含むデータ分析基礎

Excel、SQL、Python との連携

データ可視化とレポート作成

特徴:

初学者向け

実務で使える R の基礎を体系的に学べる

受験方法

Pearson VUE(ピアソンVUE)経由で予約・受験可能な試験もあり

オンライン試験(自宅受験)対応のコースも多数

R 認定試験(R Certification) by R Consortium

DataCamp / Coursera / edX の R 専門コース修了証

統計検定(日本統計学会)+ R 実務経験

以下、関連ユーチューブ動画

エクセルは知っていたけどR言語??

まずはいろいろな言語を見てみよう。

次にR言語トライの優しい解説

①     【R言語の基礎#1】RとRstudioの基本

②     【R言語の基礎#2】データの作成と保存

上記①②の先生ですが、様々な授業動画、見てみてください。

R言語って何?初心者向けにわかりやすく解説してくれています。

工業高校からのR言語トライ 工業高校で数学があまりないというと

工業高校化学科=理化学科は、最高目標が危険物取扱責任者 甲種

Rコマンダー 第1回 はじめに (全11回)

https://training.apple.com/it/exams

①から引用の下記

R言語は、統計解析やデータ可視化に特化したプログラミング言語です。豊富な統計手法を短いコードで実行でき、美しいグラフを描けることから、世界中の研究者やデータサイエンティストに愛用されています。

R言語の特徴

  • 統計解析に特化: 確率分布、回帰分析、検定などの機能があらかじめ多数用意されています。
  • 優れたグラフ描画: データの可視化能力が非常に高く、論文やプレゼンでそのまま使える高品質なグラフを作成できます。
  • 強力な拡張機能: 必要な機能を追加できる「パッケージ」が世界中で開発・公開されています。
  • オープンソース: 無料でダウンロードでき、Windows、Mac、Linuxなどすべての環境で利用可能です。 [1, 2, 3, 4, 5]

主な用途

  • 学術研究・論文作成: 医療、生物、経済、心理学など幅広い分野でデータ分析に使用されます。
  • ビジネスのデータ分析: 顧客データや売上データの分析、市場調査などが行われます。
  • 機械学習: ディープラーニングや予測モデルの構築にも活用されます。

他の言語(Python)との違い

データ分析でよく比較される「Python」は、システム開発からAIまで幅広くこなせる万能型の言語です。一方、R言語は統計やデータ解析に目的を絞って作られているため、統計の専門知識があればより直感的かつ少ない手順で結果を出せるのが強みです。

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