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R courses

R is a language for data analysis, statistics, and machine learning. DataCamp’s expert-led R courses offer interactive practice with projects to build job-ready skills fast. Start learning R today and unlock new data science opportunities.

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Recomended For Starters

Become an R programmer and develop your R skills with interactive courses, tracks and projects, curated by real-world experts.

강의

R 입문

기초기술 수준
4 시간
37K
R을 활용한 데이터 분석의 기초를 익히세요. 벡터, 리스트, 데이터 프레임 등을 포함하며 실제 데이터 세트로 R을 연습해 보세요.

트랙

R 프로그래밍 기초

22 시간
13.8K
R 프로그래밍 실력을 한 단계 업그레이드하세요! 일반적인 데이터 구조를 다루는 방법, 코드를 최적화하는 방법, 그리고 자신만의 함수를 작성하는 방법을 배우세요.

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R 강의 및 트랙 둘러보기

강의

R로 배우는 Mixture Models

중급기술 수준
4 시간
52
혼합 모델로 확률적 클러스터링과 분류를 배우세요. 편리하고 체계적인 통계적 프레임워크입니다.

강의

R로 풀어보는 확률 퍼즐

기초기술 수준
4 시간
52
다양한 확률 퍼즐을 해결하며 R을 활용한 확률 문제 해결 전략을 익혀보세요.

강의

R에서 확장 가능한 데이터 처리

고급기술 수준
4 시간
41
bigmemory와 iotools 패키지를 활용해 R에서 빅데이터를 다루는 확장 가능한 코드를 작성하는 방법을 학습합니다.

트랙

R 프로그래밍 기초

22 시간
13.8K
R 프로그래밍 실력을 한 단계 업그레이드하세요! 일반적인 데이터 구조를 다루는 방법, 코드를 최적화하는 방법, 그리고 자신만의 함수를 작성하는 방법을 배우세요.

트랙

데이터 과학자 (Associate Data Scientist) R에서

88 시간
5.1K
데이터 조작부터 머신러닝까지, 데이터 과학에 R을 활용하는 방법을 배워보세요. 데이터 과학 분야에서 성공하는 데 필요한 경력 개발 기술을 습득하세요!

트랙

데이터 분석가 R에서

36 시간
3.1K
dplyr을 활용한 탐색적 데이터 분석부터 ggplot2를 활용한 데이터 시각화까지, 데이터 분석가로서 성공하는 데 필요한 R 기술을 습득하세요!

트랙

통계학자 R에서

52 시간
928
통계학자는 데이터를 수집하고 분석하여 기업이 정량적 데이터를 이해하고, 추세를 파악하고 예측하는 데 도움을 줍니다.

트랙

통계학 기초 R에서

20 시간
871
R을 활용하여 통계의 강력한 힘을 발견해 보세요. 데이터 과학자와 통계학자들이 매일 사용하는 핵심 통계 개념, 주제 및 기법을 배워보세요.

트랙

유전체 데이터 분석 R에서

16 시간
671
차세대 시퀀싱 데이터 분석을 위한 필수 Bioconductor 패키지 및 워크플로우를 활용하여 계산 생물학의 세계를 탐험해 보세요.

트랙

데이터 시각화 R에서

12 시간
630
ggplot2를 사용하여 R에서 데이터 시각화를 통해 데이터에 초점을 맞추세요. 데이터를 활용하여 더 나은 스토리를 전달하는 데 필요한 그래프 및 도표 작성 기술을 배우세요.

트랙

R 개발자

52 시간
557
R 개발자로서 성공하기 위해 필요한 경력 구축 기술을 습득하세요. 효율적으로 코드를 작성하고 패키징하는 방법을 배워보세요. 코딩 경험이 필요 없습니다!

트랙

시계열 R에서

25 시간
498
R을 사용하여 시계열 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 방법을 알아보세요. 시계열 데이터를 모델링, 예측 및 시각화하는 방법을 살펴보세요.

트랙

타이디버스 기본 사항 R에서

20 시간
477
tidyverse를 사용하면 R에서 데이터를 가져오고 정리하고, 데이터를 전처리하고 시각화하며, 데이터를 모델링하고 데이터와 소통할 수 있습니다.

트랙

데이터 과학자 R에서

27 시간
451
R을 활용한 데이터 과학 학습: 데이터 조작부터 머신러닝까지, R 데이터 과학자 자격증 취득에 필요한 기술을 익히세요!

트랙

양적 분석가 R에서

67 시간
423
포트폴리오의 위험 균형을 유지하고, 새로운 거래 기회를 발굴하며, 수학적 모델을 사용하여 자산 가격을 평가합니다.

트랙

머신러닝 기초 R에서

24 시간
403
분류 및 회귀를 통해 범주형 및 수치형 응답을 예측하고, 비지도 학습을 통해 데이터 세트의 숨겨진 구조를 발견합니다.

트랙

데이터 조작 R에서

16 시간
397
dplyr와 tidyr를 사용해 데이터 조작의 고통을 덜어보세요. 데이터를 변환, 정렬 및 필터링하여 신속한 분석을 준비하는 방법을 알아보세요.

트랙

머신러닝 과학자 R에서

65 시간
357
머신러닝 과학자는 새로운 접근 방식을 연구하고 머신러닝 모델을 구축합니다.

트랙

통계적 추론 R에서

16 시간
261
통계 및 머신러닝 모델을 이해하고 해석하며 조정하는 데 필요한 핵심적인 통계적 추론 기술 세트입니다.

트랙

샤이니 펀더멘털스 R에서

16 시간
239
널리 사용되는 R 패키지인 Shiny를 활용하여 고도로 상호작용적인 웹 애플리케이션을 구축하고 분석 결과를 대시보드 및 시각화 자료로 공유하는 방법을 알아보세요.

트랙

데이터 가져오기 및 정리 R에서

14 시간
215
R을 사용하여 데이터를 가져오고 정리하는 데 필요한 실질적인 기술을 습득하여 중요한 통찰력을 도출해 보세요.

트랙

마케팅 분석 R에서

24 시간
201
소셜 미디어 데이터 작업, 시장 바구니 분석 수행, 마케팅 의사 결정을 위한 머신러닝 활용에 필요한 R 기술을 습득하세요.

트랙

텍스트 마이닝 R에서

16 시간
172
R을 이용한 텍스트 마이닝을 살펴보고, R의 감정 분석을 통해 트윗, 제품 리뷰, 책에서 흥미로운 인사이트를 추출하는 방법을 알아보세요.

트랙

빅데이터 R에서

16 시간
149
병렬 프로그래밍, Spark와의 연동, 확장 가능하고 효율적인 R 코드 작성 등을 통해 R에서 빅데이터를 다루고, 빅데이터 시각화 방법을 배우세요.

트랙

지도 학습 R에서

25 시간
135
다양한 지도 학습 모델의 매개변수를 생성, 탐색, 평가 및 조정합니다.

트랙

응용 금융 R에서

26 시간
121
R을 활용하여 금융 분석 능력을 향상시키세요. 포트폴리오 평가, 신용 위험 계산, 그리고 변동성을 예측하는 GARCH 모델 구축 방법을 배워보세요.

R 관련 리소스

R Project

블로그

The Top 8 R Project Ideas for 2026

Discover what R is and all the benefits for using it while giving examples and new ideas for a project.
Elena Kosourova's photo

Elena Kosourova

14분

블로그

Python vs R for Data Science: Which Should You Learn?

This guide will help you answer one of the most frequently asked questions of newcomers in data science and help you choose between R and Python.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

10분

치트 시트

Getting Started with R Cheat Sheet

This cheat sheet will cover an overview of getting started with R. Use it as a handy, high-level reference for a quick start with R. For more detailed R Cheat Sheets, follow the highlighted cheat sheets below.
Richie Cotton's photo

Richie Cotton

9분


Ready to apply your skills?

Projects allow you to apply your knowledge to a wide range of datasets
to solve real-world problems in your browser

Frequently asked questions

What is R?

R is a statistical computing and graphics system, consisting of the R language and a run-time environment. Originally designed for statistical purposes, it excels in data analysis, mining, modeling, and creating visualizations. Primarily used for statistics and data science, its applications extend to AI, machine learning, financial analysis, and more. Being open-source and equipped with a wide array of functions and packages, R is popular across multiple fields including academia, finance, and social media.

Do I need any prior programming experience to start learning R?

No prior programming experience is required to start learning R. Our courses are designed to be accessible to beginners, with step-by-step guidance that makes learning R straightforward—even for those new to programming.

How can learning R benefit my career?

Learning R can significantly enhance your career, especially if you are interested in fields like data analysis, statistics, or research. As a language specifically designed for statistical analysis and data visualization, R skills are highly sought after in industries ranging from healthcare and finance to academia and marketing, opening up a wide range of job opportunities and pathways for professional growth.

How do I get started with R?

Beginning your journey with R first involves grasping its fundamental concepts—such as understanding vectors, factors, lists, and data frames. Our Introduction to R programming course covers these basics, providing a solid foundation for further exploration into the R programming language.

What is the difference between R and Python?

Python is a general-purpose programming language, developed to handle a wide range of tasks from data science to web development, making it highly versatile and popular for various applications. R, on the other hand, was created for statistical analysis and excels in data visualization and exploratory data analysis.

Is R worth learning in 2025?

Absolutely, R is worth learning in 2025, especially for those focused on specialized areas like statistical analysis, data visualization, and academic research. Despite the rapid growth of Python, R maintains a strong presence in data science and analytics, valued for its advanced statistical capabilities and dedicated community.

Does Datacamp offer an R Certification?

DataCamp offers two R certifications: Data Analyst and Data Scientist. Both are available in R or Python. If you are interested in either, check out our Certifications here.

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