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R

강의

Tidyverse 입문

기초기술 수준
업데이트됨 2026. 7.
R의 강력하고 인기 있는 데이터 사이언스 도구 모음인 tidyverse를 활용해 데이터를 탐색하고 시각화하는 여정을 시작해 보세요.
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RProgramming
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16 동영상
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강의 설명

이 과정은 Tidyverse로 알려진 강력한 도구 모음을 중심으로 R 프로그래밍 언어를 소개하는 입문 과정입니다. dplyr와 ggplot2를 사용해 데이터 조작과 시각화가 서로 어떻게 연결되어 이루어지는지 배우게 될 거예요. 실제 국가별 역사 데이터셋을 활용해 탐색적인 질문에 답할 수 있도록 데이터를 필터링하고, 정렬하고, 요약하는 방법을 먼저 익히게 됩니다. 그런 다음, 이렇게 가공된 데이터를 바탕으로 선 그래프, 막대그래프, 히스토그램 등 정보를 잘 전달하는 다양한 그래프로 표현하는 방법까지 배우게 될 거예요. 이를 통해 탐색적 데이터 분석의 가치와 Tidyverse 도구의 강력함을 직접 경험해 보실 수 있습니다. 이 과정은 R을 처음 접하지만, 데이터 분석에 관심 있는 분들께 적합한 입문 과정입니다.영상 하단 왼쪽의 “대본 보기”를 클릭하면 강의 대본을 확인할 수 있습니다. 과정 용어집은 오른쪽의 리소스 섹션에서 찾아볼 수 있어요. CPE 학점을 취득하려면 과정을 완료하고 자격 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 학점 안내를 클릭하여 평가로 이동할 수 있습니다.

선수 조건

이 강의에는 선수 과목이 없습니다
1

데이터 정리

이번 장에서는 테이블을 다루는 세 가지 작업을 하는 방법을 배우게 됩니다. 특정 관측치만 선택하는 filter, 원하는 순서로 정렬하는 arrange, 그리고 열을 추가하거나 수정하는 mutate를 살펴보겠습니다. 각 단계를 거치며 데이터에 대한 궁금증을 어떻게 해결할 수 있는지 확인해 볼게요.
챕터 시작
2

데이터 시각화

데이터를 이해하고 표현할 때 그래프로 시각화하는 것이 더 효과적일 때가 많습니다. 이번 장에서는 ggplot2 패키지를 사용한 데이터 시각화의 핵심 기술을 배우고, dplyr와 ggplot2 패키지가 정보를 잘 전달하는 그래프를 만들기 위해 어떻게 긴밀하게 협력하는지 살펴보게 될 거예요.
챕터 시작
3

그룹화와 요약

지금까지는 개별 국가-연도 조합에 대한 질문에 답해왔지만, 각 연도별 모든 국가의 평균 기대수명처럼 데이터를 집계한 결과에 관심이 생길 수도 있죠. 이번에는 대규모 데이터셋을 관리하기 쉬운 요약본으로 줄여주는 group_by와 summarize 동사 사용법을 배우게 됩니다.
챕터 시작
4

시각화 유형

이번 장에서는 선 그래프, 막대그래프, 히스토그램, 상자 그림을 만드는 방법을 배울 거예요. 그래프마다 데이터를 가공하고 준비하는 과정이 어떻게 다른지 살펴보고, 이러한 다양한 그래프 유형들이 데이터 분석에서 각각 어떤 역할을 하는지 이해하게 됩니다.
챕터 시작
Tidyverse 입문
강의
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