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코스 개요
더 깔끔하고 재사용이 용이한 R 코드 작성법
- R 코드가 확장성 있고 가독성 및 유지보수성을 갖추기 위한 요소들을 살펴봅니다.
- 명확한 입력값, 출력값, 기본 설정을 지닌 재사용 가능한 함수를 만듭니다.
- 함수 디자인 개선 및 스크립트 구성 최적화를 통해 반복 작업을 줄입니다.
실제 데이터 변환 워크플로우 구축하기
- tidyverse 도구들을 활용하여 명확한 분석 파이프라인을 만듭니다.
- 그룹화된 요약 계산, 데이터 결합 및 형태 변환 등에 익숙해집니다.
- 반복 가능한 분석을 위해 데이터 준비 과정을 체계적으로 구성합니다.
반복 작업을 위한 함수형 프로그래밍 기법
- 순차적인 루프 대신 반복 처리를 위한 도구들을 활용해 봅니다.
- purrr 패키지를 이용하여 매핑 스타일의 워크플로우를 시도합니다.
- 반복 작업에서 오류 및 누락값을 더 안전하게 다루는 방법을 익힙니다.
디버깅과 코드 성능 최적화
- 스크립트와 함수 내에 발생하는 일반적인 오류를 찾아내고 수정합니다.
- R 및 RStudio에서 활용 가능한 실질적인 디버깅 기술을 습득합니다.
- 느리게 실행되는 코드의 성능 측정을 통해 목적에 맞은 최적화 방법을 도출해냅니다.
재현 가능한 보고서 작성과 효과적인 커뮤니케이션
- R Markdown을 사용하여 재현이 가능한 보고서를 생성합니다.
- ggplot2로 시각화 결과물을 보다 명확하게 다듬어 커뮤니케이션 품질을 높입니다.
- 분석 결과를 비즈니스 관계자나 연구진과 공유할 수 있도록 정리합니다.
실습 및 향후 발전 방향
- 함수, 데이터 처리 워크플로우, 디버깅 기술, 보고서 작성법을 실제 예제를 통해 통합적으로 활용해봅니다. <
- R 프로그래밍 시 일상에서 자주 활용할 수 있는 핵심 기법과 패턴들을 재확인합니다.
- 향후 R 기술력을 더욱 향상시키기 위한 구체적인 발전 단계를 설정해봅니다.
요건
- R 문법, 데이터 타입, 벡터 및 데이터 프레임에 대한 충분한 이해
- R 스크립트 작성 경험과 RStudio 활용 능력
- 기본적인 데이터 조작 및 그래프 그리기를 포함한 중급 수준의 R 프로그래밍 실력
대상자
- 보다 효율적이고 재사용 가능하며 유지보수가 용이한 R 코드를 작성하고 싶은 데이터 분석가들
- 분석, 보고 및 협업을 위한 보다 견고한 워크플로우를 필요로 하는 데이터 과학자들
- R을 실제 업무에 활용하는 연구자 및 기술 전문가들
14 시간
회원 평가 (1)
The flexible and friendly style. Learning exactly what was useful and relevant for me.
Jenny
코스 - Advanced R
기계 번역됨
