체계적인 커리큘럼 + 실습 중심의 학습
R 데이터 분석의 기초부터 실무까지 완벽하게 마스터하세요!
※ 본 강의는 『혼자 공부하는 R 데이터 분석』 도서를 기반으로 제작된 저자직강 영상으로 구성되어 있습니다. 한빛미디어 또는 저자 유튜브 채널에서 개별적으로 시청하던 영상들을 체계적으로 학습할 수 있도록 정리했습니다.
✅ 본 강의는 독학으로 R 데이터 분석을 배우고자 하는 입문자들이 '꼭 필요한 내용을 제대로' 학습할 수 있도록 설계되었습니다.
✅ 30명의 베타테스터와 함께 구성하여 입문자에게 최적화된 난이도와 학습 요소를 반영했습니다.
🚀 체계적인 커리큘럼과 실습 중심의 학습 방식을 통해 R 프로그래밍의 기초부터 데이터 분석, 시각화까지 전 과정을 마스터할 수 있습니다.
🚀 실제 공공데이터를 활용한 프로젝트를 통해 실무 역량을 키울 수 있도록 구성했습니다.
🔍 R 프로그래밍 기초와 개발환경 설정
🔍 데이터 구조와 기본 문법
🔍 데이터 수집, 가공, 분석 방법
🔍 dplyr을 활용한 데이터 처리
🔍 ggplot2를 활용한 데이터 시각화
🔍 실무 프로젝트 수행 방법
🔍 R 마크다운과 샤이니를 활용한 분석 결과 공유
✅ 프로그래밍과 통계를 처음 배우는 입문자
✅ R로 데이터 분석을 시작하고 싶은 비전공자
✅ 학부에서 R을 배웠지만 실력 향상이 필요한 통계 전공자
✅ 시간적 여유가 부족한 직장인
✅ 데이터 분석에 관심 있는 일반인
1️⃣ R 프로그래밍의 기초부터 실무 활용까지 마스터할 수 있습니다
2️⃣ 데이터 수집부터 분석, 시각화까지 전체 프로세스를 이해하고 실행할 수 있습니다
3️⃣ 실제 공공데이터를 활용한 프로젝트 수행 능력을 갖출 수 있습니다
4️⃣ R 마크다운과 샤이니를 통해 전문적인 분석 결과물을 제작할 수 있습니다
5️⃣ 독자적인 데이터 분석 프로젝트를 진행할 수 있는 실무 역량을 갖출 수 있습니다
1 | [R 데이터 분석 기초 강의] 0강. 강전희&엄동란 저자와 함께하는 『혼자 공부하는 R 데이터 분석』 책과 깃허브 소개 | 9:00 |
2 | [R 데이터 분석 기초 강의] 1강. R언어란? (빅데이터와 R이란?, R과 파이썬 비교, R의 장단점) | 7:00 |
3 | [R 데이터 분석 기초 강의] 2강. R과 R 스튜디오 설치하기(인터페이스와 개발 환경 세팅) | 16:00 |
4 | [R 데이터 분석 기초 강의] 3강. 데이터 분석 과정 5단계 | 7:00 |
5 | [R 데이터 분석 기초 강의] 4강. 데이터 구조와 데이터 유형(벡터, 행렬, 배열, 리스트, 데이터 프레임) | 17:00 |
6 | [R 데이터 분석 기초 강의] 5강. R 스튜디오 클라우드에서 파일을 업로드하는 방법 | 1:00 |
7 | [R 데이터 분석 기초 강의] 6강. R 프로그래밍의 가장 기본 개념, 변수와 함수 | 8:00 |
8 | [R 데이터 분석 기초 강의] 7강. 패키지 설치, 로드, 삭제하는 방법과 필요한 패키지를 찾는 방법 | 6:00 |
9 | [R 데이터 분석 기초 강의] 8강. R 프로그래밍에서 가장 중요한 조건문과 반복문 | 11:00 |
10 | [R 데이터 분석 기초 강의] 9강. R에서 코드 오류를 해결하는 4가지 방법 | 1:00 |
11 | [R 데이터 분석 기초 강의] 10강. R Studio에서 외부 데이터 가져오기(txt, csv, xlsx(엑셀), xml, json) | 12:00 |
12 | [R 데이터 분석 기초 강의] 11강. 가장 기본적인 10가지 기술통계 함수와 빈도분석 다루기 | 7:00 |
13 | [R 데이터 분석 기초 강의] 12강. 데이터 시각화를 위한 그래프와 함수 알아보기 | 11:00 |
14 | [R 데이터 분석 기초 강의] 13강. 데이터 가공에 유용한 함수가 많은 dplyr 패키지 | 14:00 |
15 | [R 데이터 분석 기초 강의] 14강. 데이터 가공하기 - 데이터 추출, 정렬, 요약, 결합 | 13:00 |
16 | [R 데이터 분석 기초 강의] 15강. 데이터 재구조화, reshape2 패키지의 melt 함수와 cast 함수 | 6:00 |
17 | [R 데이터 분석 기초 강의] 16강. 데이터 정제하기 - 분석 결과 왜곡의 원인! 결측치와 이상치 처리하기 | 6:00 |
18 | [R 데이터 분석 기초 강의] 17강. 데이터 시각화 - ggplot2 패키지로 그래프 그리기(산점도, 선그래프, 막대그래프, 상자그림, 히스토그램) | 8:00 |
19 | [R 데이터 분석 기초 강의] 18강. 기본 그래프에 객체 추가하기(사선, 평행선, 수직선, 레이블, 도형, 화살표) | 8:00 |
20 | [R 데이터 분석 기초 강의] 19강. 지도 시각화 - 구글 지도를 활용하는 ggmap 패키지 | 8:00 |
강전희 , 엄동란