R의 기본 개념과 설치

R은 무료 오픈소스 통계 프로그래밍 언어로, 강력한 통계 분석 기능과 다양한 패키지를 제공합니다. R을 설치하고 기본적인 사용법을 익히는 방법을 단계별로 알려드립니다. RStudio를 통한 효율적인 코딩 환경 구축 방법도 함께 소개합니다.

• R 설치 방법 (Windows, macOS, Linux)
• RStudio 설치 및 설정
• R 기본 문법 및 데이터 구조

통계 분석을 넘어선 R의 활용

R은 단순한 통계 분석 도구를 넘어, 데이터 과학 전반에 걸쳐 활용될 수 있습니다. 다양한 분야에서 R이 어떻게 활용되는지 살펴보고, R의 강력한 기능을 통해 얻을 수 있는 이점을 알아봅니다.

데이터 시각화의 마법

데이터 시각화는 복잡한 데이터를 이해하기 쉽게 표현하는 데 필수적입니다. R은 ggplot2, plotly 등 다양한 패키지를 통해 아름답고 효과적인 시각 자료를 만들 수 있습니다. 다양한 차트 종류와 활용 예시를 통해 데이터 시각화의 중요성을 강조합니다.

• ggplot2 패키지 활용
• 다양한 차트 종류 (막대 그래프, 산점도, 히스토그램 등)
• 인터랙티브 시각화

머신러닝과 딥러닝으로 미래 예측

R은 caret, TensorFlow, keras 등의 패키지를 통해 머신러닝과 딥러닝 모델을 구축하고 활용할 수 있습니다. 회귀 분석, 분류, 군집 분석 등 다양한 머신러닝 기법을 R을 통해 실습해보고, 예측 모델을 구축하는 방법을 배우게 됩니다.

• 선형 회귀 분석
• 로지스틱 회귀 분석
• 의사결정 나무
• 랜덤 포레스트
• 신경망 모델

웹 스크래핑과 데이터 수집

R은 rvest, httr 등의 패키지를 통해 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 웹 스크래핑 작업을 수행할 수 있습니다. 웹 스크래핑의 기본 원리와 실제 예시를 통해 데이터 수집 과정을 상세히 설명합니다. 데이터 수집 시 윤리적인 고려 사항도 함께 다룹니다.

R을 활용한 실무 활용 사례

다양한 산업 분야에서 R이 어떻게 실제로 활용되고 있는지 다양한 사례를 소개합니다. 마케팅 분석, 금융 분석, 의료 데이터 분석 등 실제 프로젝트 경험을 바탕으로 R의 활용 가능성을 보여줍니다.

R 학습을 위한 추천 자료

R 학습을 위한 다양한 자료들을 소개합니다. 온라인 강의, 책, 커뮤니티 등을 통해 R 실력을 향상시킬 수 있는 방법들을 제시합니다.