[빅데이터] R_분석을 하기 위한 프로그램

데이터 분석시 필요한 프로그램은 파이썬과 R입니다. 더 깊게 들어가면 다양한 기술적 언어 도구가 있겠지만, 일반적으로 요새 많이 사용되는 것들입니다. 파이썬은 프로그램 언어라 할수 있는데 R은 좋은 계산기라고 생각하는게 좋겠다라고 강사님께서 그러시더군요. 저도 처음에 파이썬을 들었는데 자바 20년 가르친 강사님이 가르치셔서 일반인인 내가 타이핑을 따라 갈수도, 수업의 이해도 따라가기 어려웠습니다. 왜냐하면 난 전체를 이해 시켜주고, 그 다음 파이썬에서 사용하는 기술적인 언어를 배웠으면 했는데 그래서 6회차에 효율이 도저히 안나 포기 했습니다. 일단 한번에 여러가지 하면 이도저도 안되니까 수업의 이해도가 좋은 R부터 마스터 하고 그 다음 다시 파이썬을 정복할 생각이에요. 기다려라, 파이썬 다시보자.

 

일요일마다 R수업을 하루종일 듣는데 강사님의 설명이 정말 엄청나십니다. 다분히 기술적인 플랫폼만 설명하는게 아니라 데이터 분석의 직업분류, 우리가 따야 하는 자격증, 이 수업을 듣고 가져 갈수 있는 것을 명쾌하고 설명해주시는데 복습하는 시간도 주시며 하나하나 머리에 들어오게끔 수업을 이끌어주셨습니다. 수업 2회 했는데 아직, 그런데 정말 좋은 수업이었습니다.

 

그래서 R수업에 대한 R에서 배우는 내용을 총 정리해 드립니다.

 

1. R 프로그램의 역사 / 주요 특징/ GUI의 종류 /R 프로그램 주요 기능

2. R 프로그램 설치하기 / RGUI 화면 설정하기

3. R Studio 프로그램 설치하기 / R Studio 프로그램 실행하기 / R Studio 프로그램 환경 설정하기

4. R의 기본 사용법

5. R의 연산자

6. R의 데이터 유형 / 데이터 유형 알아내기 / 데이터 유형의 우선순위 / 데이터 유형의 강제변환

7. 백터 생성하기

8. 백터의 속성

9. 백터의 인덱싱 / 백터의 연산

10. 팩터(요인) / 행렬 / 배열 / 리스트

11. 데이터 프레임 생성하기 /데이터 프레임의 속성

12. 패키지의 개념 / 패키지 설치하고 로딩하기 / 패키지 업데이트하기 / 패키지 삭제하기 / 설치된 패키지의 목록과 경로 보기 / 패키지에 대한 도움말

13. 텍스트 데이터 읽어오기 / CSV 데이터 읽어오기 / 엑셀 데이터 읽어오기

14. R 데이터를 R 데이터로 저장하기 / R 데이터 불러오기 / R 데이터를 외부 데이터로 저장하기 / R 데이터의 목록 보기 / R 데이터 삭제하기

15. 데이터 내용 보기

16. 데이터에서 일부 추출하기

17. 새로운 변수 만들기 / 데이터 수정하기 / 데이터 삭제하기 / 데이터 정렬하기

18. 조건문 / 반복문

19. 빈도와 백분율 구하기

20. 막대 그래프 그리기 / 원그래프 그리기

21. 구간의 빈도와 백분율 구하기 / 히스토그램 그리기 / 상자그림 그리기

22. 중심(대푯값)구하기, 퍼짐(산포)구하기,

23. 유용한 함수들

24. 교차표/ 막대그래프

25. 산점도/ 산점 행렬도/ 유용한 함수들