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코스

dplyr로 데이터 조작하기

기초4시간

dplyr를 활용하여 데이터를 변환하고 조작하는 방법을 배우며 Tidyverse 기술을 쌓아보세요.

R4시간13개 동영상44개 연습 문제3,700 XP170K+수료 확인서

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코스 설명

멋진 데이터 세트를 찾았고 그것에 대해 더 배우고 싶다고 해보세요. 데이터에 대해 궁금한 점에 어떻게 답하기 시작할 수 있을까요? 그 질문들에 답하기 위해 dplyr을 사용하세요.

첫 단계: dplyr로 데이터 변환하기

이 강의는 사용자가 R의 dplyr 패키지를 사용하여 데이터를 효율적으로 조작하고 변환하는 방법을 배우도록 설계되었습니다.

먼저 select, filter, arrange, mutate와 같은 핵심 dplyr 동사를 사용하는 것을 포함해 기본적인 데이터 변환 기법을 살펴봅니다. 이 함수들은 특정 열을 선택하고, 조건에 따라 행을 필터링하며, 데이터를 정렬하고, 새로 계산된 열을 만들어 데이터 세트를 수정하는 방법을 알려줍니다​.

dplyr로 데이터 집계하기

다음으로 이 강의에서는 데이터 집계를 다루며, 사용자가 데이터를 요약하고 압축하여 더 잘 해석하는 방법을 배웁니다.

데이터를 더 해석하기 쉽고 관리하기 쉽게 만드는 방법을 이해하게 됩니다​​. count, group_by, summarize와 같은 함수는 많은 관측값을 의미 있는 요약으로 집계하는 작업을 수행하도록 소개되며, 이는 데이터 분석과 보고에 필수적입니다.

데이터 선택 및 변환

마지막으로, select helper와 rename verb를 사용하는 방법과 같은 고급 데이터 선택 및 변환 기법을 배우게 됩니다. 실제 사례 연구에도 여러분의 기술을 적용하고, ggplot2를 사용해 그룹화된 변이, 윈도우 함수, 데이터 시각화를 실습 문제로 다루게 됩니다.

강의가 끝날 무렵에는 dplyr을 사용해 강력한 데이터 조작 기술을 갖추게 되어, 더욱 효율적이고 효과적인 데이터 분석이 가능해집니다​​—모든 데이터 분석가나 과학자에게 필수적인 역량입니다.

사전 요구 사항

커리큘럼

코스 개요

1

dplyr로 데이터 변환하기

select, filter, arrange, mutate 등 데이터를 변환할 때 쓰는 동사를 배웁니다. 이 함수들을 사용해 counties 데이터셋을 수정하고, 특정 관측치를 살펴보며 데이터에 대한 질문에 답해 봅니다.
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2

데이터 집계하기

이제 데이터를 변환하는 방법을 알게 되었으니, 더 해석하기 쉬운 형태로 데이터를 집계하는 방법을 알아보겠습니다. 데이터의 많은 관측치를 요약할 때 사용할 수 있는 여러 함수, 예를 들어 count, group_by, summarize, ungroup, slice_min/slice_max를 배웁니다.
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3

열 선택과 변환

열을 선택하고 변환하는 고급 방법을 배웁니다. 또한 선택 헬퍼(select helper)처럼 선택할 열의 기준을 지정하는 함수와 rename 동사에 대해서도 알아봅니다.
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4

사례 연구: babynames 데이터셋

미국에서 매년 태어난 아기의 이름을 나타내는 새로운 데이터셋을 다룹니다. 그룹화된 mutate와 윈도 함수(window function)를 사용해 데이터에 대해 더 복잡한 질문을 하고 답하는 방법을 배웁니다. 그리고 dplyr과 ggplot2를 함께 사용해 데이터를 더 깊이 탐색할 수 있는 흥미로운 그래프를 만들어 봅니다.
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R

dplyr로 데이터 조작하기

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