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데이터 분석

minimal R - 데이터 분석을 위한 최소한의 지식

R로 데이터 분석을 하기 위한 최소한의 지식을 배워요

(5.0) 수강평 2

수강생 310

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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 데이터 분석 흐름 (tidyverse)

  • 데이터 수집 (googlesheets4)

  • 데이터 전처리 (dplyr)

  • 데이터 시각화 (ggplot)

데이터 분석, R로 하는 이유부터 흐름까지!
최소한의 지식을 쉽고 간결하게 알려드려요.

R 데이터 분석 
왜, 어떻게 하는 걸까요?

“R이 좋다, Python이 좋다, SQL이 좋다...”

나는 업무에서 데이터를 활용하고 싶은데, 세상에는 너무 많은 이야기가 있습니다. 
각 사람과 조직, 상황에 따라서 해야 하는 것이 다르기 때문인데요.

그렇기 때문에 이 강의는 정답을 알려주기보다는, “이렇게 해볼 수도 있다”는 관점에서 데이터에 R을 활용하는 방법을 다루는 최소한의 첫 걸음이 되길 바라는 목적으로 만들어졌습니다.

이 강의를 듣고 나면, 

  • 내가 R을 쓸 수 있는 상황인지 (혹은 다른 게 더 우선적으로 필요할지)
  • 쓰게 된다면 어떤 것들을 어떻게 해볼 수 있을지
  • 그리고 이걸 왜 해야 하는지

등을 고민하는 연습을 하게 될 겁니다.


데이터에 관심이 있는 
누구라도 좋아요.

이 강의에서는 R 데이터 분석을 배웁니다. 
그렇지만 다른 멋진 강의에서 다루는 내용보다는, 실제로 제가 업무하면서 ‘아, 이런 걸 미리 알았다면 고생을 덜 했을 것 같은데’ 싶은 시행착오들을 생각나는 만큼 다듬었어요.

데이터라는 단어에 
관심이 있는  
모든 분 

스타트업 첫 번째 
데이터 분석가
PM/PO 

구글 시트엑셀에 
데이터를 
쌓고 있는 분 

회사에서 쓸 
목적으로 R을 
배우고 싶은 분 

어려운 선수 지식이 필요한 내용이 아니기에, (구글을 켤 수 있다면) 
누구에게나 도움은 될 것이라고 생각합니다. 
그렇지만 ‘데이터’라는 단어에 관심을 갖는 비개발직군에게는 특히 더 효과적일 것 같아요.


구성특징

강의는 크게 2가지 부분으로 나누어집니다.

강의의 구성

‘R을 왜 쓰지?’, ’데이터를 분석한다는 건 뭘까, 왜 해야 할까?’ 를 고민하는 부분과 위 질문에 흥미가 생긴 분들을 위한 ‘데이터를 분석하는 흐름과 예시에는 어떤 것이 있을까?’를 알아보는 부분입니다.

강의의 특징

개인적인 제 경험으로는 잘 준비되어있어 편하게 "떠먹는" 공부 방법보다는, 제 머리가 고생을 하는 공부가 더 효과적이었다고 생각해요. 그래서 이 강의에서는 3가지를 제공하지 않습니다.

R뿐 아니라 많은 일상에서, 문제를 푸는 방법은 하나만 있지 않습니다. 그래서 만약 제가 제가 푼 일종의 "정답" 코드를 제공한다면 이게 무조건 맞는 방법이구나, 라는 오해를 할 수 있다고 생각했어요. 어쩌면 제 답보다 더 좋은 답이 있을 수도 있는 데도 불구하고 말이죠. 

추가로, 인터넷의 좋은 블로그들에서 충분히 쉽게 찾을 수 있는 정보들을 제가 다시 언급하는 일은 이상한 것 같아서, 꼭 필요한 것이 아니면 가급적으로 부가 설명을 하지 않으려고 합니다.

기타

• 이 강의는 2022년 9월을 기준으로 만들어져 있어요. 
(크게 중요한 건 아니지만, 프로그래밍 언어는 시간이 지나면서 사용 방법이 조금씩은 바뀔 수도 있어요.)

• 제가 이 강의를 무료로 만든 이유는 2가지인데요.

  1. ’제 시행착오가 담긴 이 강의가 적어도 한 명에겐 도움이 되지 않을까?’ 하는 생각
  2. 더 많은 사람들이 R을 써서 PYCON 말고 R 컨퍼런스도 사람이 북적북적했으면 좋겠다... 하는 생각입니다. 😊

질문과 피드백은 언제나 환영합니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 스타트업 첫번째 데이터 분석가

  • 구글시트에 데이터를 쌓고 있는 사람

  • 데이터를 봐야하는 PM/PO

  • 회사에서 쓸 목적으로 R을 배우고 싶은 사람

선수 지식,
필요할까요?

  • 구글링 하는 방법

  • 기초 R 문법

커리큘럼

전체

8 ∙ 1시간 25분

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 2022년 11월 02일
마지막 업데이트일: 2022년 11월 02일

수강평

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