現在，データサイエンティストには，従来データサイエンティストが行なっていた統計モデリングや機械学習モデルの構築に加えて，ビジネス側の要件の整理，多様なファイル形式からのデータ取得，API連携，データの整形，グラフやダッシュボード，アプリケーションの作成，そしてこれらの作業をgitで管理して成果につなげるスキルが求められている。本書はこれらスキルを包括的に学ぶための手引書である。

前半ではテキストエディタ，RStudio，コマンドライン，gitといったツールのインストール方法，使い方を説明している。後半ではデータ取得，データ操作，データの可視化からデータ分析レポートの作成方法に加え，Web API，他のデータ分析者とチームで分析進めていくうえで必要な手法についても学ぶことができる。

平易に書かれており，つまずきやすいところに対するフォローは手厚く，データサイエンスを目指す入門者にとって必読の1冊となっている。また，データ分析経験者が再度自分のプログラミングスキルの地盤を固めるためにも本書は役立つであろう。

[原著：Programming Skills for Data Science: Start Writing Code to Wrangle, Analyze, and Visualize Data with R, 2018]
【第1部　さあ始めよう！】
第1章　コンピュータの設定
第2章　コマンドラインツールを使ってみよう

【第2部　分析プロジェクトの管理】
第3章　gitとGitHubを用いたバージョン管理
第4章　Markdownを用いたドキュメント管理

【第3部　R言語の基礎】
第5章　Rの導入
第6章　関数
第7章　ベクトル
第8章　リスト

【第4部　データラングリング】
第9章　データを理解する
第10章　データフレーム
第11章　dplyrを用いたデータ操作
第12章　tidyrを用いたデータ操作
第13章　データベースへのアクセス
第14章　APIへのアクセス

【第5部　データ可視化】
第15章　データ可視化のデザイン
第16章　ggplot2を用いたデータ可視化
第17章　インタラクティブなデータ可視化

【第6部　データ分析アプリの構築と共有】
第18章　R Markdown を用いた動的なレポートの作成
第19章　Shiny を用いたWeb アプリの開発
第20章　チームでの分析・開発
第21章　さらに学びたい方のために


索　引