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강의

Tidyverse 입문

기초기술 수준

업데이트됨 2025. 12.

R의 강력하고 인기 있는 데이터 사이언스 도구 모음인 tidyverse를 활용해 데이터를 탐색하고 시각화하는 여정을 시작해 보세요.

무료로 강의 시작

RProgramming

4시간

16 동영상

50 연습 문제

4,150 XP

380K+

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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

Data wrangling

In this chapter, you'll learn to do three things with a table: filter for particular observations, arrange the observations in a desired order, and mutate to add or change a column. You'll see how each of these steps allows you to answer questions about your data.

The gapminder dataset

Loading the gapminder and dplyr packages

Understanding a data frame

The filter verb

Filtering for one year

Filtering for one country and one year

The arrange verb

Arranging observations by life expectancy

Filtering and arranging

The mutate verb

Using mutate to change or create a column

Combining filter, mutate, and arrange

2

Data visualization

Often a better way to understand and present data as a graph. In this chapter, you'll learn the essential skills of data visualization using the ggplot2 package, and you'll see how the dplyr and ggplot2 packages work closely together to create informative graphs.

Visualizing with ggplot2

Variable assignment

Comparing population and GDP per capita

Comparing population and life expectancy

Putting the x-axis on a log scale

Putting the x- and y- axes on a log scale

Additional aesthetics

Adding color to a scatter plot

Adding size and color to a plot

Creating a subgraph for each continent

Faceting by year

3

Grouping and summarizing

So far you've been answering questions about individual country-year pairs, but you may be interested in aggregations of the data, such as the average life expectancy of all countries within each year. Here you'll learn to use the group by and summarize verbs, which collapse large datasets into manageable summaries.

The summarize verb

Summarizing the median life expectancy

Summarizing the median life expectancy in 1957

Summarizing multiple variables in 1957

The group_by verb

Summarizing by year

Summarizing by continent

Summarizing by continent and year

Visualizing summarized data

Visualizing median life expectancy over time

Visualizing median GDP per capita per continent over time

Comparing median life expectancy and median GDP per continent in 2007

4

Types of visualizations

In this chapter, you'll learn how to create line plots, bar plots, histograms, and boxplots. You'll see how each plot requires different methods of data manipulation and preparation, and you’ll understand how each of these plot types plays a different role in data analysis.

Visualizing median GDP per capita over time

Visualizing median GDP per capita by continent over time

Visualizing median GDP per capita by continent

Visualizing GDP per capita by country in Oceania

Visualizing population

Visualizing population with x-axis on a log scale

Comparing GDP per capita across continents

Adding a title to your graph

Tidyverse 입문

강의
완료

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