After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
데이터 과학자는 직업명, 설문 응답, 인구통계 정보처럼 숫자가 아닌 데이터를 자주 다루게 됩니다. R에는 이를 표현하는 특별한 방식인 factor가 있으며, 이 강의는 tidyverse의 forcats 패키지를 사용해 factor를 능숙하게 다루는 방법을 안내합니다. 또한 ggplot2, dplyr, stringr, tidyr 등 다른 tidyverse 패키지와 fivethirtyeight의 항공편 데이터셋, Kaggle의 State of Data Science and ML Survey 같은 실제 데이터도 활용합니다. 이 과정을 마치면 factor 변수를 식별하고 조작하며, 데이터를 빠르고 효율적으로 시각화하고, 결과를 효과적으로 전달할 수 있게 됩니다. 이제 분류를 시작해 볼까요?
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
Factor 변수 소개
이 챕터에서는 factor에 대해 자세히 배웁니다. 범주형 변수와 서열형 변수의 차이, R이 이를 어떻게 표현하는지, 그리고 수준(level)의 수와 이름을 확인하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 tidyverse 패키지인 forcats가 변수의 빈도로 빠르게 재정렬할 수 있게 해주어 그래프를 어떻게 개선하는지 살펴봅니다.
2
Factor 변수 조작하기
forcats 패키지를 더 깊게 파고들며 수준(level)의 순서와 이름을 바꾸는 법, 나아가 수준들을 서로 묶어 합치는 방법까지 배웁니다.
3
Factor 변수 만들기
forcats에 익숙해졌다면 tidyverse의 다른 구성 요소로 확장해 dplyr, tidyr, stringr의 함수들을 학습하고 복습합니다. ggplot2로 축을 백분율 스케일로 바꾸고, 텍스트 레이아웃을 편집하는 등 그래프를 한층 더 다듬습니다.
4
항공편 에티켓 사례 연구
마지막 챕터에서는 배운 내용을 사례 연구에 적용합니다. 문자열 처리와 데이터 요약을 더 익히고, 출판 수준의 538 스타일 그래프를 재현해 봅니다.
R
Tidyverse로 배우는 범주형 데이터
코스
완료
