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데이터 가공 in R
업데이트됨 2026. 5.
R데이터 조작16시간7,152
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데이터 가공 in R
dplyr와 tidyr로 데이터 조작 마스터하기
dplyr 및 tidyr R 패키지는 효율적인 데이터 조작을 위한 필수 도구로, 복잡한 실제 데이터를 명확하고 간결하게 다루는 방법을 제공합니다. 이 트랙에서는 이러한 패키지의 핵심 기능을 배우며, 데이터를 능숙하게 추출, 필터링, 변환하여 원활하고 효과적인 분석의 기반을 마련하게 됩니다.데이터 조작 전문가가 되세요
실습을 통해 다음을 배우게 됩니다:*dplyr의 직관적인 동사 기반 함수로 데이터를 선택, 필터링, 정렬하기- tidyr를 사용해 와이드 형식과 롱 형식 사이에서 데이터를 변환하여 손쉬운 분석과 시각화를 수행하기
- 여러 테이블을 함께 조인하여 데이터를 결합하고 복잡한 질문에 답하기
- 결측값을 처리하고 분석 준비가 된 깔끔한 데이터를 만드세요
dplyr로 실제 비즈니스 문제 해결하기
실제 데이터세트로 작업하며 실력을 실습 문제에 적용해 보세요. 유엔의 투표 데이터를 분석하여 인사이트와 추세를 파악하게 됩니다. dplyr의 강력한 함수를 활용하면 데이터를 빠르게 조작할 수 있어 중요한 질문에 집중하고 의미 있는 결과를 도출할 수 있습니다.dplyr와 tidyr를 사용하는 이유는?
dplyr와 tidyr는 유명한 R 패키지 모음인 tidyverse의 일부입니다. 그들은 일관되고 읽기 쉬운 구문을 제공함으로써 R에서의 데이터 조작을 혁신했습니다. dplyr와 tidyr를 도구로 갖추면, 데이터 형식과 씨름하는 데 쓰는 시간은 줄이고 인사이트를 발견하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. 이 패키지들은 데이터를 다루는 모든 R 사용자에게 필수적입니다.데이터 과학 경력을 발전시키세요
데이터 조작 능숙도는 데이터 분석가와 데이터 과학자에게 중요한 기술입니다. dplyr와 tidyr를 익히면 데이터 커리어에서 마주할 데이터 정제 과제를 자신 있게 해결할 수 있습니다. 더 효율적으로 작업하고, 더 깔끔한 코드를 작성하며, 다른 tidyverse 사용자들과 원활하게 협업할 수 있게 됩니다.자신 있게 데이터 조작 시작하기
초보자로서 탄탄한 데이터 과학 기초를 쌓고 싶든, 숙련된 분석가로서 역량을 한층 높이고 싶든, 이 트랙은 데이터 조작 전문가가 되는 데 도움을 드립니다. R에서 데이터를 다루는 방식을 혁신할 준비를 하세요.선수 조건
이 트랙에는 선수 조건이 없습니다Course
dplyr를 활용하여 데이터를 변환하고 조작하는 방법을 배우며 Tidyverse 기술을 쌓아보세요.
Course
대부분의 데이터를 tidy 형식으로 변환해 분석을 더 쉽게 만드세요.
Course
dplyr를 사용하여 여러 테이블의 데이터를 결합해 더 복잡한 질문에 답하는 방법을 배워보세요.
Project
Exploring flight data from NYC using advanced data joining techniques in R.
Course
데이터 조작 및 시각화 기술을 활용하여 유엔 총회의 역사적 투표 기록을 탐구하십시오.
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4 강의
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