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(2시간 만에 마무리) 데이터 분석을 위한 R 프로그래밍 기초

R 프로그래밍 기초 강의에 오신 것을 환영합니다! 본 강의는 데이터 분석을 처음 시작하는 분들을 위해 R 프로그래밍의 핵심 개념과 실제 데이터 처리 및 시각화 방법을 쉽고 체계적으로 안내합니다. R 설치부터 시작하여 데이터 구조, 기본 문법, 그리고 실제 분석 사례까지 다루며, 데이터 분석가로서의 첫걸음을 성공적으로 내디딜 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

5명 이 수강하고 있어요.

  • 디펙업
실습 중심
R빅데이터

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • R과 R스튜디오

  • 데이터 분석

  • 데이터 정제

  • 데이터 가공

R 프로그래밍 쉽게 시작해요.

  • R, 데이터 분석 첫걸음! 🚀

  • R로 시작하는 데이터 분석 마법

  • 데이터야 놀자! R 프로그래밍 입문

  • 나도 한다! R 데이터 분석 기초 정복

  • R 프로그래밍, 데이터 분석의 문을 열다

이런 분들께 추천해요

데이터 분석에

처음 입문하는자

R 프로그래밍을

처음 배우는분

데이터 관련

자격증을 준비하는 분

수강 후에는

  • 데이터 분석의 기본 역량 확보

  • 데이터 기반 문제 해결 능력 향상

  • 향후 성장 및 활용 가능성 확대

이 강의의 특징

핵심 특징과 차별점을 소개해보세요.

2차시_R 프로그래밍 기초_강의_

풍부한 그림 예제 삽입

이 강의에서는 관련 그림을 많이 삽입하여 이해하기 쉬워요.

그림에 비유하여 쉬운 설명

초보자도 쉽게 접근할 수 있도록 구성 되었어요.

이런 내용을 배워요

1. R 기본 (R Basics):

  • R, RStudio

  • 변수 (Variable)

  • 데이터 타입 (Data Types: 숫자형, 문자형, 논리형 등)

  • 자료구조 (Data Structures: 벡터(Vector), 리스트(List), 행렬(Matrix), 데이터 프레임(Data Frame), 티블(Tibble))

  • 함수 (Function), 사용자 정의 함수

  • 패키지 (Package: 설치 및 로드)

  • 조건문 (Conditional Statement: if, else)

  • 반복문 (Loop: for, while)

  • 주석 (Comment), 도움말 (Help)

2. 데이터 전처리 및 조작 (Data Manipulation & Preprocessing):

  • 데이터 불러오기/내보내기 (Data Import/Export: CSV, Excel 등)

  • dplyr 패키지 (dplyr package)

  • 행/열 선택 및 추출 (select, filter)

  • 정렬 (arrange)

  • 파생변수 생성 및 변형 (mutate)

  • 데이터 요약 (summarise/summarize)

  • 데이터 그룹화 (group_by)

  • 데이터 병합/연결 (join 계열 함수: left_join, inner_join 등, bind_rows, bind_cols)

  • 결측치 (Missing Value: NA, is.na, na.omit)

  • 이상치 (Outlier)

  • 데이터 정제 (Data Cleaning)

  • 파이프 연산자 (%>%)

3. 데이터 시각화 (Data Visualization):

  • ggplot2 패키지 (ggplot2 package)

  • 기본 플롯 (Base R plotting)

  • 막대 그래프 (Bar chart: geom_bar, geom_col)

  • 선 그래프 (Line graph: geom_line)

  • 산점도 (Scatter plot: geom_point)

  • 히스토그램 (Histogram: geom_histogram)

  • 상자 그림 (Box plot: geom_boxplot)

  • 미적 매핑 (aes())

  • 축 (Axis), 제목 (Title), 범례 (Legend) 설정

  • 색상, 모양, 크기 등 시각적 요소 조절

4. 기초 통계 및 분석 (Basic Statistics & Analysis):

  • 기술 통계량 (Descriptive Statistics: 평균(mean), 중앙값(median), 최빈값(mode), 분산(variance), 표준편차(standard deviation))

  • 빈도 분석 (Frequency Analysis: table)

  • 상관 분석 (Correlation Analysis: cor)

  • (간단한) 가설 검정 소개 (Introduction to Hypothesis Testing: t-test 등)

  • (간단한) 회귀 분석 소개 (Introduction to Regression Analysis)

  • 탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis - EDA)

이 강의를 만든 사람

  • 저도 처음 공부할 때는 힘들었지만, 이제는 쉽게 R 프로그래밍의 노하우가 생겼어요.

  • 누구나 쉽게 R 프로그래밍을 공부하고 학습할 수 있도록 쉬운 강의 형태로 만들었어요.

궁금한 점이 있나요?

R 기초

  • R이란 무엇인가요? 어떤 용도로 사용되나요?

  • R과 파이썬의 차이점은 무엇인가요?

  • R을 설치하고 사용하는 방법은?

데이터 다루기

  • 데이터 프레임이란 무엇인가요?

  • 엑셀 파일을 불러오는 방법은?

  • 결측치(NA)를 처리하는 방법은?

데이터 시각화

  • ggplot2 패키지로 그래프 그리는 법은?

  • 막대 그래프, 선 그래프, 히스토그램을 그리는 방법?

📐 통계 분석

  • 평균, 중앙값, 분산, 표준편차 구하는 방법은?

  • t-검정, ANOVA 분석은 어떻게 하나요?

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows

  • 사용 도구: R 스튜디오 설치

  • PC 사양: 해당 사항 음

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식 (PPT, 클라우드 링크, 텍스트, 소스 코드, 애셋, 프로그램, 예제 문제 등)

  • 분량 및 용량, 기타 학습 자료에 대한 특징 및 유의사항 등

선수 지식 및 유의사항

  • 해당 사항 없음

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 데이터 입문자

  • R 프로그래밍 초보자

  • 데이터 시각화 관심자

안녕하세요
입니다.

234

수강생

35

수강평

10

답변

4.3

강의 평점

12

강의

디펙업(DefecUp) — 배움을 성장으로, 기술을 기회로

(주)디펙업은 “배움이 곧 성장이다”라는 철학으로 출발한 기술 교육 브랜드입니다.
우리는 단순히 지식을 전달하는 회사를 넘어, 사람이 성장하는 길을 설계하는 이러닝 기업입니다.

AI, 보안, 데이터, 스마트팩토리 등 빠르게 변하는 기술 시대 속에서
누구나 자신의 역량을 업그레이드할 수 있도록, 디펙업은 쉽고 실용적인 융합형 이러닝 콘텐츠를 만듭니다.

디펙업에서 운영하는 브랜드는 두 가지가 있습니다.

 

디펙업(DefecUp) 브랜드는 “기술을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 가르친다”는 철학을 바탕으로, IT·AI·보안·데이터·산업 디지털화 분야 중심의 전문 국가공인 및 국가 기술 이러닝 콘텐츠를 제작하고 있습니다.

바이트탐정(Byte Detective)은 디펙업(DefecUp)의 교육 철학을 대표하는 콘텐츠 브랜드로,
“지식을 탐정하듯 분석하고, 기술의 단서를 찾는다”는 콘셉트를 중심으로 합니다.
즉, 바이트탐정은 학습자가 IT 보안·AI·데이터 분야의 핵심 원리를 흥미롭게 이해하도록 돕는 융합형 중심 학습 브랜드입니다.

 

"배움을 성장으로"

커리큘럼

전체

10개 ∙ (1시간 52분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!

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