教材 on 鶴見教育工学研究所

第110回Tokyo.Rで発表しました

Sat, 20 Jan 2024 00:00:00 +0000

タイトルの通りですが、2024年1月20日に開催された、第110回Tokyo.RでLT発表を行いました。

スライドを以下に貼り付けます。

20240120_110th_TokyoR_PortfoliodownによるWebサイトの作成など

また、「R言語の教材」についてはR言語の講義資料を公開しますをご覧ください。

R言語の講義資料を公開します

Fri, 08 Dec 2023 00:00:00 +0000

GitHubリポジトリ: https://github.com/tetlabo/adv_pgm3_2023

はじめに

筆者は、自営業 (法人ではなく) として、教育・研修・人材育成の領域を仕事にしています。基本的には、社会人研修 (BtoB) のセカイで、すでにある教材で9時17時講義したり、研修会社のオーダーに沿った教材を作成して、生活しています。

そんな中で、縁¹あって、母校の専修大学で2020年から非常勤講師をしています。当初は学部の必修科目 (200数十人受講) を分担して、他の先生が作成した教材でやっていたのですが、それと別に「Rについての授業をやってくれ」という依頼を受けて、2021年から「応用プログラミング3」という科目で「モダンなRプログラミング」をテーマ (自称) とした講義をしています。

3年目も後半にかかり、そろそろ教材も完成したかなと思うので、公開することにしました。R言語について学びたい、と思っている学生や社会人の参考になれば幸いです。商用・非商用問わず自由に使っていただいて構いませんが、代わりに 何か仕事 (研修、非常勤講師、教材・書籍執筆など) をいただければうれしいです。 そのうち、講義動画も撮影して公開しようと思っています。

なお、R言語の利用目的は一般的に統計解析 (データ分析) ですが、本講義では「分析手法については他の授業で学ぶはずなので触れません」というスタンスで、詳しくは説明していません (説明できませんし)。

講義の概要

(激重🤪) シラバス

シラバスには、以下のように記載しています。

＜到達目標＞

R言語の近年の動向を捉え、適切な開発環境、パッケージを選択してプログラミングできる

tidyverseを念頭に置いたモダンなデータ分析フローを理解し、分析を実践できる

機械学習やテキストマイニングなど、分析の目的に応じた手法を選択し、Rプログラムとして実装できる

＜講義概要＞
データ分析のためのプログラミング言語であるRについて、近年 (2010年代後半以降) の開発動向を紹介し、ビジネスや研究の現場で広く使われるパッケージの活用方法を、実際にプログラミングをしながら学習します。講義を通じて、実践的なRプログラミングのスキルを身に着けることを目標とします。なお、本講義の履修者は、R言語について基本的な知識を有していると想定しています。前提知識として想定するのは以下の事柄です。

【前提知識】※第1回の授業で簡単な振り返り、確認を行います。

Rでファイルからデータを読み込むことができる

オブジェクト (変数) を作成し、要素 (行や列) を参照できる

オブジェクトに関数 (データ加工、グラフィックス、統計処理など) を適用し、結果を得ることができる

実際には、第1回から第2回の授業でR言語の基本については概説していますので、Rをはじめて学ぶ方でも問題ないと思います。

教材とハンズオン環境

教材は、R Markdownで作成し、PowerPoint形式で出力しました。²筆者が軸足を置く (伝統的な) 社会人研修の業界では、PowerPointのノート部分に解説文をしっかりと書き込み、「ノート」表示で出力、A4サイズで印刷というのが主流です。³筆者も、そのやり方で10年以上やってきて、それなりに合理的なところがある⁴と思っているので、その形式にしています。

実際に講義する際には、スライド部分が全幅で表示される程度に拡大して使用しています。

また、講義内容に対応したハンズオン環境をPosit Cloudで作成し、学生に提供しています。大学ではG Suite for Educationを導入しているので、学生に付与されたGMailアドレスでログインさせていますが、私用のGMailアドレスその他でも無償で月25時間 (CPU時間) まで利用できます。それぞれのハンズオンは、Posit Cloudの無償版 (1 CPU, 1GBメモリー) で実行できるようにデータサイズなどを調整しています。

ガイダンス、Rプログラミングの基本: 教材PDF / ハンズオン環境
Rプログラミングの基本、最近の動向について: 教材PDF / 補足資料PDF / ハンズオン環境
R Markdownによるレポート作成: 教材PDF / ハンズオン環境
GUIによるデータ分析: Radiant等: 教材PDF / ハンズオン資料 / ハンズオン環境
ggplot2パッケージによるグラフィックス作成 (1): 教材PDF / ハンズオン環境
ggplot2パッケージによるグラフィックス作成 (2): 教材PDF / ハンズオン環境
tidyverseによるデータハンドリング (1): 教材PDF / ハンズオン環境
tidyverseによるデータハンドリング (2): 教材PDF / ハンズオン環境
Rによる統計モデリング、機械学習の基礎: 教材PDF / ハンズオン環境
機械学習フレームワークによる機械学習 (1): 教材PDF / ハンズオン環境
機械学習フレームワークによる機械学習 (2): 教材PDF / ハンズオン環境
RによるWebスクレイピング: 教材PDF / ハンズオン環境

以降は、順次公開します。

日本語テキストマイニング (1)
日本語テキストマイニング (2)
Shinyによるアプリケーション開発 / reticulateによるPythonとの連携 / まとめ

ライセンスなど

教材、プログラムのライセンスは、MITライセンスとします (GitHubリポジトリに設定)。商用、非商用問わず自由にお使いいただいて構いません。ただ、代わりに 何か仕事 (研修、非常勤講師、教材・書籍執筆など) をいただければうれしいです。

本当に縁だけで、学位も研究実績もないんですが。 ↩︎
一発で公開しているもののような出力にはならないので、PowerPoint上でそれなりに手を加えて完成させています。公開しているのはPowerPointからPDFに変換したファイルです。 ↩︎
プログラミングスクールや教育ベンチャーはもちろんそうではありませんし、コロナ禍によるオンライン化やペーパーレス化、さらには印刷コストの削減などさまざまな要因で、A4縦の印刷物、というのは絶対的な要件ではなくなりつつありますが、まだまだ大多数です。会社ごとの個別研修では、未だに印刷した教材を事前納品ということも多いです。 ↩︎
説明したいこと (オプションの細かな相違など) をスライド部分にすべて書き込むと、情報量が過多になり、何かを初めて学ぶ人には負荷になります。また、口頭での説明だけでは聞き逃すこともありますし、後から見返した時に覚えていないこともあります (個人的な感覚として、研修の受講者は講師の話を半分くらいしか聞いていません🤪)。また、今回のように教材だけを公開する場合には、研修ではもっと細かく深い説明をしているのに、スライドだけ見て「内容が薄い」「厳密でない」「こんなのに〇万円？」とか言われるリスクもあります。これは、研修会社の営業が教材を持って提案に行く場合も同様です。そういうことを考えると、結果的にこのスタイルはある程度の合理性があるな、と思っています。実際には、20数年前にOHPやワープロからPowerPointに移行する際に、なんとかA4縦の印刷物を作りたくて辿り着いたのではないかと思いますが。 ↩︎

2022年にR Markdownで書いた教材・資料のページ数

Sat, 31 Dec 2022 00:00:00 +0000

タイトルの通りなのですが。

昨年後半から、仕事で作成する教材、資料、原稿のほとんどをR Markdownで書くようになりました。私の場合、作成する文書のほとんどはいわゆる「パワポ」なので、bookdownパッケージの powerpoint_presentation2 で出力し、どうしてもそのままではレイアウトのズレが生じるので、PowerPointで整えています。その中で「こう書けばこう出力される」という経験をたくさん積んだので、それを活かしてテンプレートとなるPowerPointファイルもブラッシュアップし、(内容はともかく) 生産性が向上した一年でした。

…ということで、今年作成した資料のページ数を数えてみました。PowerPointファイルだったりWordファイルだったり、ただの章扉もあったりで、1ページの情報量もだいぶ違いますが、単純に完成品のファイルを開いて、表示されるページ数を積み上げました。

その結果、2022年は1700ページ書いていたことがわかりました。

81種類の資料を作成し、合計1700ページ執筆しました

多いのか少ないのかわかりませんが、今年の前半はだいぶ働いた (教材を書いた) なぁという印象があります。代わりに、後半、特に10月と11月はスカスカでしたが🤪 そのぶん、このWebサイトとブログを整備できたり、次の仕事への準備ができたりしたので、トータルでは悪くない1年だったのかと思います。

今年の11月に (ノリで🤪) 自営業の屋号を「鶴見教育工学研究所」と変更しましたが、来年から、さらに「鶴見」(地域) と「教育」の両方をしっかりと意識したビジネスをしていきたいと思います。

それでは、よいお年を。

Pythonの自学自習用コンテンツ

Tue, 22 Nov 2022 00:00:00 +0000

この記事は、以前このサイトで公開していたものを再公開するものです。

厚生労働省　Pythonで始めるプログラミング

https://www.mhlw.go.jp/content/11600000/000806709.pdf

PDFしか引っかからないので、どういう事業・予算で作られたものかよくわかりませんが、Pythonの環境構築から文法の基本、データ分析の基礎まで幅広くカバーした入門教材です。

慶応義塾大学ゼロから学ぶPython

https://kaityo256.github.io/python_zero/

京都大学 Python演習

https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/handle/2433/265459

東京大学　Pythonプログラミング入門

https://sites.google.com/view/ut-python/

Python早見帳

https://chokkan.github.io/python/index.html

九州大学データサイエンス概論I & II

http://mdsc.kyushu-u.ac.jp/lectures

大東文化大学 Pythonプログラミング

http://www.ic.daito.ac.jp/~mizutani/python/index.html

福山大学 Pythonプログラミング演習

https://www.kkaneko.jp/cc/po/index.html

福山大学プログラミング入門とオンライン開発環境

https://www.kkaneko.jp/cc/online/index.html

Python実践データ分析100本ノック

https://www.shuwasystem.co.jp/support/7980html/5875.html

東大OCW コンピュータシステム概論

https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11409/

東大OCW データマイニング入門

https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11414/

ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル

https://tutorials.chainer.org/ja/tutorial.html

機械学習帳

https://chokkan.github.io/mlnote/index.html

numpy 100本ノック

https://github.com/tetlabo/numpy-100/tree/master/jp

scipyレクチャーノート

http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/index.html

YoutubeいちやさしいPython入門講座

「Python実践講座」

Rの自学自習用コンテンツ

Tue, 22 Nov 2022 00:00:00 +0000

この記事は、以前このサイトで公開していたものを再公開するものです。

今日からはじめるR 2021改訂版

Rに詳しくない、これからRを使ってみようかな、Rって何ができるの? という人向けにはちょうど良い内容ではないかと思います。

東京大学Open Course Ware 統計データ解析I

https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11405/

東京大学Open Course Ware 統計データ解析II

https://ocwx.ocw.u-tokyo.ac.jp/course_11408/

Rによる統計入門

https://htsuda.net/stats/

R自学自習の基礎知識

https://heavywatal.github.io/rstats/intro.html

Rによるデータ前処理実習 2021 東京医科歯科大

https://heavywatal.github.io/slides/tmd2021/

データエンジニアリング人材養成演習補助教材

https://demlc.github.io/Educational-materials/

滋賀大学の集中講義「データエンジニアリング人材養成演習」の補助教材です。こちらも前処理テクニックの紹介が中心です。

Rビギナーズガイド

https://syunsuke.github.io/r_beginners_guide/

Rで計量政治学入門

https://shohei-doi.github.io/quant_polisci/

私たちのR: ベストプラクティスの探究

https://www.jaysong.net/RBook/

統計・データ解析 (奥村晴彦)

https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/

R、R言語、R環境・・・・・・

https://mjin.doshisha.ac.jp/R/

jamovi完全攻略ガイド

https://bookdown.org/sbtseiji/jamovi_complete_guide/

jamoviで学ぶ心理統計

https://bookdown.org/sbtseiji/lswjamoviJ/

Jamoviという、裏でRが動いていて、マウス操作で使うことができる統計ソフトがあります。実は、R言語を覚えなくても、同じことはマウス操作でできます。そのマニュアルを、日本の大学の先生が翻訳・作成してくださっています。

r-wakalang

https://github.com/tokyor/r-wakalang

図解まるわかりメタバースのしくみ

Sat, 05 Nov 2022 00:00:00 +0000

持っていないんですが😅目次や紹介を見ると、企業向けの「体験！メタバース」研修のネタ元としてよさそうですね。

そもそも、本じたいに「やってみよう：メタバース企業のビジネス分析をしてみよう」「やってみよう：メタバースのアイデアを出してみよう」「やってみよう：メタバースのビジネス活用を考えてみよう」など、研修の中で演習¹としてありそうなトピックが含まれているので、そのまま許可だけ取れば使えそうです。

…研修 (教材、講師) って、テーマの領域で実務経験が豊富な「有識者」が作って、実施していると思われがちですが、実際には、「研修会社に『IT系未経験・新卒』で入って、現場に出ることもなく研修²しかやってこなかった人」(私もですけど) が、市販の書籍やネットの記事を換骨奪胎して作るものです。なので、研修は、先によい本が出ないと作れないのです😜

ただ、それで大企業の人事も大企業のビジネスパーソンも「研修を開催したという実績ができた」「難しくなくてよかった」と納得してくれるので、それはそれで産業として成り立っているのです。

率直に言うと、「今日初めてそのテーマを学ぶ人たちが、たかだか30分前後、検索することもモックアップを作ることもなしにただ思い付きを雑談するだけ」の「演習」には何の意義もないのですが、企業研修ではそういうのが好まれます。人事も参加者も、「他の人とおしゃべりする」ことを目的にしているので。 ↩︎
大抵のベンダー系研修会社では、教材と講師は分離されているので、新卒で入った講師も早々に、誰かが作った教材を読み上げるかたちでデビューします。 ↩︎