R은 데이터 과학자나 구글, 에어비엔비, 페이스북 등과 같은 주요 기업들이 데이터 분석을 위해 널리 이용하고 있는 프로그램 언어이다. 이 사이트는 초보자를 위한 R 과정으로 기계학습 알고리즘, 선형 회귀분석, 시계열 분석, 그리고 통계적 추론 등과 같은 고급 주제들에 대한 기본적인 내용들도 소개하고 있다.
통계적 개념에 대한 기본적 지식이 있으면 도움이 된다.
1.
| 도입 | (Introduction) |
|---|---|
| Tutorial 01 | R 프로그래밍 언어 : 소개와 기초 |
| Tutorial 02 | Mac이나 Windows용 R, RStudio, Anaconda의 다운로드와 설치방법 |
| Tutorial 03 | 데이터 타입, 산술 및 논리 연산자 |
| Tutorial 04 | 행렬 : 생성, 출력, 열의 추가, 분할 |
| Tutorial 05 | Factor: 범주형 변수와 연속형 변수 |
2.
| 자료 준비 | (Data Preparation) |
|---|---|
| Tutorial 06 | 데이터 프레임: 생성, 추가, 선택, 부분집합 |
| Tutorial 07 | 리스트 : 생성, 요소의 선택 |
| Tutorial 08 | order( )를 이용한 데이터 프레임 정렬 |
| Tutorial 09 | dplyr : 자료 결합 & 클린징 |
| Tutorial 10 | 데이터 프레임 결합(Merge): 완전(Full) & 부분(Partial) 대응 |
| Tutorial 11 | 함수 (예제 포함) |
3.
| 프로그래밍 | (Programming) |
|---|---|
| Tutorial 12 | IF, ELSE, ELSE IF 구문 |
| Tutorial 13 | For 반복구문 (리스트와 행렬 예제 포함) |
| Tutorial 14 | While 반복구문 (예제 포함) |
| Tutorial 15 | apply(), lapply(), sapply(), tapply() 함수 (예제 포함) |
| Tutorial 16 | 데이터 불러오기 : CSV, Excel, SPSS, Stata, SAS 파일들 읽기 |
| Tutorial 17 | 결측치(NA)의 대체: na.omit & na.rm |
| Tutorial 18 | 데이터를 엑셀, CSV, SAS, STATA, Text 파일 등으로 내보내기 |
| Tutorial 19 | 상관분석: 피어슨 & 스피어만 (행렬 예제 포함) |
| Tutorial 20 | 종합 함수 : summarise() & group_by() (예제 포함) |
| Tutorial 21 | select(), filter(), arrange(), pipeline (예제 포함) |
4.
| 데이터 분석 | (Data Analysis) |
|---|---|
| Tutorial 22 | ggplot2를 이용한 산포도 작성 (예제 포함) |
| Tutorial 23 | 상자도표 작성 방법 (예제 포함) |
| Tutorial 24 | 막대그래프와 히스토그램 (예제 포함) |
| Tutorial 25 | T 검정 : 단일 표본, Paired (예제 포함) |
| Tutorial 26 | ANOVA 분석: 일원 & 이원 (예제 포함) |
5.
| 기계 학습 | (Machine Learning) |
|---|---|
| Tutorial 27 | 단순, 다중 선형 그리고 단계별 회귀분석 (예제 포함) |
| Tutorial 28 | 의사결정나무 분석 (예제 포함) |
| Tutorial 29 | 랜덤 포리스트 분석 (예제 포함) |
| Tutorial 30 | 일반화 선형 모델(GLM) (예제 포함) |
| Tutorial 31 | K-means 클러스터링 분석 (예제 포함) |
6.
| 확인!! | |
|---|---|
| Tutorial 32 | R Vs Python의 차이점은? |
| Tutorial 33 | SAS vs R의 차이점은? |
| Tutorial 34 | 상위 Top 18개의 R 프로그래밍 질문과 답변 |