데이터 과학 및 분석 영역에서 R 프로그래밍 언어의 활용도가 눈에 띄게 증가하고 있습니다.
R 프로그래밍은 뛰어난 데이터 시각화 기능을 제공함으로써 통계 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다.
하지만, R 언어를 학습하기 위한 명확한 지침이 부족하면 학습 과정이 어려울 수 있습니다. 이전에 R 또는 다른 프로그래밍 언어를 배우면서 여러 어려움에 직면했을 가능성이 있습니다.
저를 믿으십시오. 당신은 혼자가 아닙니다!
자신이나 언어 자체를 탓하기보다는, 접근 방식에 문제가 있었을 수 있다는 점을 고려해야 합니다. 학습 방법은 결과에 큰 영향을 미칩니다.
특정 언어를 배워야 하는 이유와 방법에 대한 명확한 계획을 수립한다면, 해당 언어에 능숙해질 가능성이 높아집니다. 반대로 목표와 전략이 일치하지 않으면 흥미를 잃고 중도에 포기할 수도 있습니다.
마치 외국어를 배우는 것과 비슷한 상황입니다.
따라서 R을 학습하기로 결정했다면, 먼저 지식 확장이나 데이터 과학 분야 경력 개발과 같은 동기를 명확히 해야 합니다. 그런 다음, 목표에 맞는 전략을 세우십시오.
이제 학습을 시작하십시오.
이 글에서는 R 프로그래밍 언어 학습을 위한 유용한 리소스를 소개하며, 학습 과정을 효과적으로 만들 올바른 접근 방식을 제시합니다.
하지만 가장 먼저 해야 할 일은,
R 프로그래밍 언어란 무엇인가?
R은 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다.
Ross Ihaka와 Robert Gentleman이 1993년에 개발했으며, 프로그래밍 언어 S와 유사합니다. R 프로그래밍 언어는 어휘 범위 지정 의미를 결합한 S 언어의 구현이라고 할 수 있습니다. 소프트웨어는 주로 C, R 및 Fortran으로 작성되었습니다.
R은 높은 확장성을 갖추고 있으며, 다양한 통계 및 그래픽 기술을 제공합니다. 여기에는 고전적인 통계 테스트, 선형 및 비선형 모델링, 시계열 분석, 클러스터링 및 분류 등이 포함됩니다.
R 언어의 주요 장점 중 하나는 수학 공식과 기호를 포함하여, 출판 품질의 플롯을 쉽게 생성할 수 있다는 점입니다.
R의 기능
R은 계산, 그래픽 표현, 데이터 조작 등 다양한 소프트웨어 기능을 통합적으로 제공합니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
- 효과적인 데이터 저장 및 처리 기능
- 통합되고 일관된 대규모 데이터 분석 도구 모음
- 행렬 계산에 유용한 다양한 연산자
- 루프, 조건부, 사용자 정의 변수를 포함한 간단하고 효과적인 프로그래밍 언어
- 데이터 분석 및 하드 카피 또는 화면 표시를 위한 그래픽 기능
- 패키지를 통한 확장 가능성: R 배포판과 함께 제공되는 패키지 외에도 CRAN 웹사이트에서 추가 패키지를 이용 가능
- 플랫폼 간 호환성
- 컴파일러 대신 인터프리터 사용으로 코드 개발 용이
- MS Access, Excel, MySQL, Oracle, SQLite 등 다양한 데이터베이스와의 연결 및 정보 가져오기 가능
- HTML, XML, CSV, PDF 등 다양한 형식의 보고서 생성 및 인터랙티브 사이트 연동 도구
- 통계 모델링, 데이터 분석, 머신 러닝, 시각화, 데이터 가져오기 및 조작에 특화된 다양한 코드, 기능, 패키지 제공
R은 데이터 분석을 어떻게 지원하는가?
R을 사용한 데이터 분석은 다음 단계로 구성됩니다.
- 프로그래밍 또는 가져오기: R로 프로그래밍하거나 데이터베이스 및 파일에서 R 소프트웨어 환경으로 데이터를 가져올 수 있습니다.
- 변환: 행을 관찰로, 열을 변수로 변환하여 데이터를 재구성합니다. 필요한 관찰을 선택하고 현재 변수의 함수로 새 변수를 만들며 관찰 통계를 파악합니다.
- 시각화: 데이터의 추세, 패턴, 예외를 파악하기 쉽도록 그래픽 형식으로 데이터를 표현합니다.
- 모델링: 관찰 질문에 답하기 위한 계산 또는 수학 도구와 같은 보완적인 시각화 도구를 사용합니다.
- 커뮤니케이션: 시각화부터 모델링까지 다른 사람들과 결과를 공유하고, 어디서든 공유 가능한 고품질 플롯을 생성합니다.
누가 R을 사용하고, 왜 사용할까?
R은 학계뿐만 아니라 Google, Facebook, Airbnb, Uber와 같은 대기업에서도 널리 사용되고 있습니다. 의료, 컨설팅, 정부, 보험, 에너지, 금융, 미디어 등 다양한 분야에서 통계적 추론, 머신 러닝 알고리즘 및 데이터 분석에 활용됩니다.
R에 대한 수요는 다양한 산업 분야에서 분명히 증가하고 있습니다. 오늘날 비즈니스 환경에서 데이터 분석은 매우 중요하며, 사용 가능한 여러 도구 중 R은 다음과 같은 특징으로 두각을 나타냅니다.
- Excel 및 PowerBI는 모델링 기능이 부족합니다.
- Python은 AI 및 ML에 적합하지만 커뮤니케이션 기능이 부족합니다.
- SAS는 통계 분석에 적합하지만 무료로 사용할 수 없습니다.
- Tableau는 그래픽 표현에 뛰어나지만 의사 결정 및 통계 분야에서 더 나은 성능이 필요합니다.
R은 데이터 처리 및 분석에 대한 균형 잡힌 접근 방식을 제공하며, 학습 곡선이 완만하여 데이터 과학 분야에 적합합니다.
따라서 R을 학습하여 데이터 과학자가 되는 것은 합리적인 선택입니다.
데이터 과학자들이 R을 사용하여 데이터를 이해하고, 조작하며, 최적의 접근 방식을 만들고, 보고서, 대시보드 또는 웹 앱을 통해 결과를 공유하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 단일 플랫폼에서 이러한 모든 작업이 가능합니다.
이제 R의 작동 방식과 선택해야 하는 이유를 알았으니, R을 어디에서 배울 수 있을지 살펴보겠습니다.
R 학습이 그렇게 어려울까요?
몇 년 전이었다면 “예”라고 대답했을 것입니다. 복잡한 구조 때문에 다소 어려웠습니다. 그러나 이제는 이러한 문제를 해결하는 다양한 패키지가 도입되어 데이터 조작이 더욱 쉽고 직관적이 되었으며, 그래프 생성이 훨씬 간편해졌습니다.
TensorFlow 및 Keras와 같은 패키지를 사용하여 고급 ML 기술을 구현할 수 있습니다. R에서 Python, C++ 및 Java를 호출하고 Hadoop 또는 Spark와 연결할 수도 있습니다. 또한 R의 계산 속도도 크게 향상되었습니다.
R을 배우고 싶으신가요?
저는 “네”라고 가정하겠습니다!
R 학습에 유용한 리소스를 찾아봅시다.
R을 활용한 데이터 과학자
다음 리소스를 통해 데이터 과학자로서의 경력을 위한 R 기술을 습득하십시오: 데이터캠프. 이 과정을 시작하는 데 사전 지식이나 경험은 필요하지 않습니다.
다재다능한 R 언어와 데이터를 가져오고, 조작하고, 시각화하고 정리하는 등 필요한 기본 통합 기술을 학습합니다. 인터랙티브 실습을 통해 ggplot2와 같은 유명한 R 패키지뿐만 아니라 readr, dplyr과 같은 Tidyverse 패키지에 대한 실질적인 경험을 얻을 수 있습니다.
또한 이 과정은 실제 데이터 세트를 사용하여 함수를 직접 작성하고 클러스터 분석을 수행하는 데 필요한 머신 러닝 및 통계 기술을 습득하는 데 도움이 됩니다.
이 과정을 시작하고 R 기술을 향상시켜 성공적인 데이터 과학자의 길을 걸어가십시오. 75시간 이상의 학습 자료가 제공됩니다. 여기에는 행렬, 벡터, 데이터 프레임 등 일반적인 데이터 구조를 사용하여 데이터 분석 기본 사항을 마스터하기 위한 언어 소개가 포함되어 있습니다.
R 프로그래밍 A to Z
유데미는 데이터 과학자가 되는 데 도움이 되는 실습과 함께 R 프로그래밍 A to Z를 제공합니다. 이 과정은 8개 섹션, 82개의 강의로 구성되어 있으며 완료하는 데 약 11시간이 소요됩니다.
R을 단계별로 가르치고 매 강의 후 즉시 적용할 수 있는 중요한 개념을 배우게 됩니다. 실제 예시를 통해 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 전체 교육 과정은 강의 및 숙제를 통해 실제 분석 문제 해결 중심으로 진행됩니다.
기술 수준에 관계없이 R 언어를 배우고 흥미로운 도전을 경험하고 싶은 사람이라면 누구나 이 과정을 수강할 수 있습니다. 핵심 원칙, 변수, 벡터, 루프 및 함수 생성 방법을 배울 수 있습니다.
또한 금융 데이터, 통계 데이터 및 스포츠 데이터를 사용하여 정규 분포 및 실습에 대해 배울 수 있습니다. R Studio를 사용하고 사용자 정의 설정하는 방법도 학습합니다.
이 과정을 마치면 R 패키지를 설치하고 큰 숫자, 정수, 이중, 문자 등 데이터 유형을 이해하게 됩니다. 또한 숙제 솔루션, 보너스 자습서, GGPlot2를 이용한 고급 시각화 기능도 제공됩니다.
R을 이용한 통계학
코세라는 데이터 분석을 위한 R 활용 전문 과정으로 모델링, 추론 및 베이지안 기법을 포함한 통계 과정을 제공합니다. 이 과정은 Duke University에서 제공하며 무료로 수강할 수 있습니다.
통계적 추론, 선형 회귀, 통계, RStudio, R 프로그래밍, 탐색적 데이터 분석, 통계적 가설 검정, 베이지안 통계, 베이지안 선형 회귀, 베이지안 추론, 회귀 분석 및 모델 선택과 같은 기술을 습득할 수 있습니다.
이 전문 과정에서는 R 프로그래밍 언어로 데이터를 시각화 및 분석하고 재현 가능한 보고서를 만드는 방법을 배우게 됩니다. 통계적 추론을 통합 특성으로 간주하고 모델링 및 기타 기술을 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 내리는 방법을 습득합니다.
또한 결과를 올바르게 전달하고, R 패키지를 사용하여 데이터를 구성 및 시각화하며, 의사 결정과 주장을 비판적으로 평가하는 데 도움이 됩니다. 고수입 직업을 찾는 것 외에도, 데이터 분석 관련 다양한 프로젝트를 통해 포트폴리오를 구축하여 지식과 기술을 입증할 수 있습니다.
초급 수준의 이 과정은 완료하는 데 약 7개월이 걸리며, 유연한 일정, 온라인 강의 및 수료 시 공유 가능한 인증서를 제공합니다.
R 시작하기
코세라에서 제공하는 또 다른 과정은 R 시작하기입니다.
초급 수준의 이 과정은 완료하는 데 약 2시간이 걸리며, 다운로드 없이 데스크톱에서만 액세스할 수 있습니다. 이 가이드 프로젝트는 데이터 분석을 위한 R 프로그래밍 기본 사항을 알려줍니다. 
R Studio 또는 R GUI 사용법, 이 언어에서 사용되는 다양한 데이터 구조 및 유형을 학습합니다. 마지막으로 R 패키지를 설치하고 데이터 세트를 R Studio 작업 공간으로 가져오는 방법을 알게 됩니다.
이 프로젝트를 완료하는 데 필요한 사전 조건은 없습니다. 기본적인 컴퓨터 지식만 있으면 충분합니다. 가이드 프로젝트에서 작업 공간은 브라우저에서 액세스 가능한 클라우드 데스크톱이 됩니다. 강사의 비디오 안내를 따라 단계별로 쉽게 이해할 수 있습니다.
유다시티
데이터 과학자를 위한 R 프로그래밍 학습 유다시티. 이 과정은 주당 10시간 학습 시 약 3개월이 소요되며, 어려운 사전 지식은 필요하지 않습니다.
강의 계획에는 R, 명령줄, SQL, Git 코딩 방법을 학습하여 데이터 관련 문제를 해결하는 것이 포함됩니다. JOIN, 하위 쿼리 및 집계와 같은 SQL 기본 사항을 배우고 이를 사용하여 비즈니스 문제에 대한 답을 찾을 수 있습니다.
데이터 구조, 루프, 함수 및 변수를 포함한 기본 사항을 배우게 됩니다. GGPlot2를 사용하여 데이터를 시각화하는 방법도 학습합니다.
이 프로그램에는 전문가가 개발한 몰입형 콘텐츠, 멘토 지원, 이력서 및 포트폴리오 검토와 같은 커리어 서비스와 함께 실제 프로젝트가 포함되어 있습니다. 자신의 일정에 따라 학습하고 맞춤형 피드백, 실용적인 팁 및 추가 리소스에 대한 제안을 받을 수 있습니다.
R을 사용하는 ML 과학자
R 언어를 마스터하여 자신감 있는 머신 러닝 과학자가 되어보세요. 데이터캠프는 R 학습에 60시간 이상의 노력을 투자하여 총 15개의 코스를 제공합니다. R 기술을 향상시키고 지도 및 비지도 학습을 수행하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
모델 생성을 위해 데이터를 처리하고, 모델을 훈련 및 시각화하고, 성능을 테스트하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한 더 나은 성능을 위해 매개변수를 조정하는 데 도움이 됩니다.
베이지안 통계, Spark, 자연어 처리(NLP)도 함께 학습합니다. 분류를 위한 머신 러닝 기본 사항, 선형 회귀, 랜덤 포레스트, xgboost 및 가법 모델을 통해 미래 사건을 예측하는 방법을 배울 수 있습니다.
차원 축소, 클러스터링, Tidyverse의 ML, 로지스틱 회귀, 클러스터 분석, 캐럿이 있는 ML, 트리 기반 모델, 지원 벡터 머신, 주제 모델링, 하이퍼 매개변수 조정 등도 다룹니다.
R을 사용한 데이터 분석
Edureka는 R을 이용한 데이터 분석 교육 과정을 제공하며, 데이터 조작, 시각화, 탐색적 데이터 분석, 마이닝, 감정 분석 및 회귀에 대한 전문 지식을 습득할 수 있습니다.
소셜 미디어 및 소매 사례 연구를 통해 R Studio를 배우는 데 도움이 됩니다. 데이터 분석 전문가가 되는 데 필요한 기술과 지식을 제공하도록 설계된 이 과정은 의사 결정 트리 앙상블, 협업 필터링 등과 같은 고급 주제뿐만 아니라 기본 R 개념을 다룹니다.
이 모듈은 비즈니스 인텔리전스, 데이터 및 정보, 비즈니스 분석과 같은 중요한 용어를 설명합니다. 프로젝트 과제를 통해 데이터 가져오기 방법, 탐색적 데이터 분석, 클러스터링, 선형 및 로지스틱 회귀, 지도 학습 기술, ANOVA, R 패키지, 플롯 생성 등을 배우게 됩니다.
이 과정을 수강하려면 통계에 대한 기본 지식이 필요합니다. 30시간의 온라인 수업, 실제 과제, 프레젠테이션, 강의 녹음, 설치 가이드 및 퀴즈를 포함한 과정에 평생 액세스할 수 있습니다. 과정 완료 시 수료증이 수여됩니다.
유튜브
R 학습 유튜브 Barton Poulson과 함께 R 언어 및 통계 계산의 기초를 배울 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 R 설치 방법, R Studio에 대한 정보, 플롯 기능, 패키지, 히스토그램, 막대 차트, 산점도, 요약 기능, 플롯 오버레이 및 함수 설명과 같은 주제를 다룹니다.
사례, 요인, 데이터 형식 선택 방법, 데이터 입력, 가져오기 방법, 계층적 클러스터링 개념, 회귀, 주성분 분석 등도 배울 수 있습니다.
코드아카데미
코드아카데미는 R 프로그래밍 언어의 기본 개념을 소개합니다. 이 과정을 배우는 데 필요한 사전 지식이나 코딩 경험은 없습니다.
여기에서 데이터를 구성하고 수정하고 데이터 프레임을 정리하는 방법을 배웁니다. 데이터 시각화를 구축하고 통찰력을 도출하는 방법도 알 수 있습니다. 가설 검정 및 통계에 대한 이해도를 높여 데이터 분석 분야에서 역량을 키울 수 있습니다.
코스 계획에는 집계 및 dplyr을 사용한 테이블 조인 기본 사항이 포함됩니다. 모드, 평균, 중앙값, 사분위수, 사분위수 범위 등 통계 계산법도 배울 수 있습니다.
퀴즈를 통해 지식을 테스트하여 구문 및 기억력을 향상시킬 수 있습니다. 과정을 완료하는 데 약 20시간이 소요되며, Pro 플랜을 사용하면 인증서를 받을 수 있습니다.
데이터멘터
데이터멘터 과정에는 45개 이상의 비디오, 인터랙티브 과제, R 필수 eBook 및 프로젝트에 대한 무제한 액세스가 포함됩니다.
데이터 과학 기초, 프로세스, 데이터 가져오기, 탐색, 모델링, 보고서 전달 등 데이터 과학 작업 완료에 필요한 다양한 단계를 이해할 수 있습니다.
결론
다양한 리소스를 활용할 수 있으므로 R 프로그래밍 언어 학습이 더 이상 어려운 과제가 아닙니다. 필요한 것은 학습에 대한 열정과 데이터 과학 분야에 도전하려는 의지입니다.
데이터 과학 전문가를 꿈꾸고 계신가요? 💡
위에 언급된 유용한 과정을 통해 R을 학습하세요.