1 はじめに

まず、課題を整理したいと思う。

コンピュータ言語について

統計解析のために開発された R を使います。いずれは、python についても触れたいと思いますが、プログラミングの経験がない方も含めて、最初にデータサイエンスを学ぶには、R は最適だと考えています。特に、R Studio IDE（integrated development environment, 統合開発環境） で、R を使うことがとても、簡単になっています。さらに、簡単なものであれば、Posit Cloud で試したり、共有することも可能です。また、再現性（Reproducibility）や、なにを実行しているのかの説明を同時に記述すること（Literate Programming）は、非常に重要ですが、その記述も、R Markdown によって、可能になっています。この文書も、R Markdown の一つの形式の、bookdown を利用しています。最後に、Bookdown に関連して、膨大な数の、参考書も、無償で提供されており、オンラインで読むことができることも、R をお薦めする理由です。

ただし、日本語のものは、まだ十分とは言えない状況です。この文書を書き始めたのも、すこしでも、お役に立つことができればとの、気持ちが背景にあります。

言語について

ご覧の通り、本書は、日本語で書かれています。用語は、英語、あるいは、英語を追記、または、英語をカタカナにしただけのものを使用する可能性が大きいですが、説明は、極力、日本語で書いていく予定です。

しかし、基本的に、コード（プログラムの記述）には、日本語を使わないで書いていく予定です。とくに、初心者にとっては、日本語の扱いは、負担になることが多いからです。最近は、コードの中で日本語を使用しても、ほとんど、問題は起きないように思います。そうであっても、世界の人の共通言語として、プログラム言語を学んでいくときには、日本語を使わないことは意義があると思います。

少し慣れてきて、日本語のデータなどを扱うときには、コードにも日本語を使う必要ができていますから、日本語の利用についても、追って説明していきます。APPENDIX ?? を参照してください。

最初は、みなさんも、変数（variable）や、オブジェクト（object）に名前をつけるときは、半角英数を使い、日本語は、使わないようにすることをお勧めします。