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코스 개요

깔끔하고 재사용 가능한 R 코드 작성

  • R 코드가 확장 가능하고, 읽기 쉽고, 유지보수가 용이하게 만드는 요소 검토
  • 명확한 입력, 출력 및 기본값을 갖춘 재사용 가능한 함수 생성
  • 효율적인 함수 설계 및 스크립트 구성을 통한 반복 작업 축소

실무 데이터 변환 워크플로우

  • tidyverse 도구를 활용한 명확한 분석 파이프라인 구축
  • 그룹별 요약, 조인 및 데이터 리쉐이핑 작업 수행
  • 재현 가능한 분석을 위한 데이터 준비 단계 구조화

반복 작업을 위한 함수형 프로그래밍

  • 반복적인 루프 대신 반복 도구 활용
  • purrr을 통한 맵 스타일 워크플로우 적용
  • 반복 작업 중 오류 및 결측값을 보다 안전하게 처리

디버깅 및 성능 개선

  • 스크립트 및 함수에서 발생하는 일반적인 코딩 오류 식별 및 수정
  • R 및 RStudio에서의 실용적인 디버깅 기법 활용
  • 느린 코드의 벤치마킹 및 목표 지향적 성능 개선

재현 가능한 보고 및 소통

  • R Markdown을 활용한 재현 가능한 보고서 생성
  • ggplot2를 통한 시각적 결과 정교화 및 명확한 소통
  • 비즈니스 또는 연구 이해관계자와 공유할 분석 결과 준비

적용 워크숍 및 향후 계획

  • 실무 연습을 통해 함수, 데이터 워크플로우, 디버깅 및 보고 통합
  • 일상적인 R 작업에 필요한 핵심 기법 및 일반적인 패턴 검토
  • R 프로그래밍 역량을 지속적으로 향상시키기 위한 다음 단계 파악

요건

  • R의 핵심 문법, 데이터 타입, 벡터, 데이터 프레임에 대한 탄탄한 이해
  • R에서 스크립트 작성 및 RStudio 환경에서 작업한 경험
  • 기본적인 데이터 조작 및 플롯팅을 포함한 중급 수준의 R 프로그래밍 경험

대상 청중

  • 보다 효율적이고 재사용 가능하며 유지보수가 용이한 R 코드를 작성하고자 하는 데이터 분석가
  • 분석, 보고, 협업을 위한 강력한 워크플로우가 필요한 데이터 과학자
  • 실무 데이터 작업을 위해 R을 사용하는 연구자 및 기술 전문가
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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