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R

강의

Tidyverse로 배우는 범주형 데이터

기초기술 수준
업데이트됨 2026. 1.
분류를 시작하세요! 이 과정에서는 직함, 설문 응답 등 비수치형 데이터를 Tidyverse 환경에서 다루는 법을 학습합니다.
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RData Manipulation4시간13 동영상44 연습 문제3,600 XP16,452성취 증명서

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강의 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?

선수 조건

Reshaping Data with tidyr
1

Introduction to Factor Variables

In this chapter, you’ll learn all about factors. You’ll discover the difference between categorical and ordinal variables, how R represents them, and how to inspect them to find the number and names of the levels. Finally, you’ll find how forcats, a tidyverse package, can improve your plots by letting you quickly reorder variables by their frequency.
챕터 시작
2

Manipulating Factor Variables

3

Creating Factor Variables

Having gotten a good grasp of forcats, you’ll expand out to the rest of the tidyverse, learning and reviewing functions from dplyr, tidyr, and stringr. You’ll refine graphs with ggplot2 by changing axes to percentage scales, editing the layout of the text, and more.
챕터 시작
4

Case Study on Flight Etiquette

Tidyverse로 배우는 범주형 데이터
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