- 부제: 마케팅/영업/기획/매출관리 직무가 무엇이든 데이터 분석은 필수
- 강의 페이지 https://github.com/LearningSpoonsR/LS-DS
- Facebook 비공개 그룹 - 친구 신청 해주세요 (Min Kyu Sim으로 검색)
- 코스매니저 - 김형종, 정지원 (출결등 기타)
- 강사이메일 -
[email protected]
"A person who never made a mistake never tried anything new" - A. Einstein
"It is often necessary to do it in the wrong way first to learn the right way." - Hadley Wickham (from R Packages)
-
Interactive Tutorial
- 모바일 폰에서도 가능합니다. 수강생 분들의 복습을 위해서 제작하고 있는 중입니다. 이상 기능이나 설명이 명확하지 않은 경우에 질문 주시면 매우 감사드리겠습니다.
- Data Types: https://learningspoonsr.shinyapps.io/01_basics/
- Vector: https://learningspoonsr.shinyapps.io/02_vector/
- Data Frame: https://learningspoonsr.shinyapps.io/05_data_frame/
dplyr: https://learningspoonsr.shinyapps.io/21_dplyr/ggplot2: https://learningspoonsr.shinyapps.io/23_ggplot2/- 오류신고: #22
-
R for Data Science (RDC)
- 웹사이트: https://r4ds.had.co.nz/ (크롬에서 우클릭 -> 번역기능 사용)
- 아마존: https://www.amazon.com/Data-Science-Transform-Visualize-Model/dp/1491910399/ref=sr_1_3?keywords=r+for+data+science&qid=1553390913&s=gateway&sr=8-3
- 한글 역서도 출판되어 있음
-
기수강생 작업물
-
한글 R 메뉴얼
-
PDF 조판을 위한 texLive 설치
- 다운로드 사이트 http://www.ktug.org/xe/?mid=Install
- 설치 가이드 (15분 동영상) https://youtu.be/V1Q6vEuoAQ0
| 주차 | 강의노트 | 튜토리얼 | R for DS (Hadley) | 개인별 Project |
|---|---|---|---|---|
| Week 1 | M11 M12 M13 | Data Type, Vector, Data Frame | Ch. 1, 2, 4, 6, 20, 14, 15 | 프로젝트 구상해보기 |
| Week 2 | M21 M22 M28 M29 | dplyr | Ch. 5, 11, 18, 27 | 업무와 연관된 데이터파일(엑셀)을 불러와서 분석하는 Rmd 코드만들기 (html, docx) |
| Week 3 | M23 M24 | ggplot2 | Ch. 3, 7, 26, 28 | 프로젝트 분석에 ggplot 객체 추가하기 |
| Week 4 | M32, M43 | Ch. 29 | html, docx 포맷에서 핵심적인 표와 그림을 대시보드로 옮기기 | |
| Week 5 | M33, M51, M52, M55 | Ch. 29, 12, 16 | 대시보드에서 바람직한 interactive feature 추가 구현 |
- Github 페이지 상단은 아래 그림처럼 생겼습니다. Code옆에 Issue를 클릭합니다.
- 댓글을 달고 싶은 Module 번호를 찾아서 들어갑니다.
- 회원가입이 안 되어 있으면 이렇게 나옵니다. Github 가입을 권장드립니다. (스팸성사이트가 아니라 전세계에서 개발자들이 가장 많이 사용하는 사이트입니다.)
- 회원 가입후에는 아래처럼 댓글을 달 수 있습니다.
| 제목 | 관련 packages | Description | |
|---|---|---|---|
M11 |
intro | 강의 계획서. Data Science와 R 프로그램에 대해 소개합니다. | |
M12 |
base | base |
Data Type과 Data Structure에 대해서 논의합니다. |
M13 |
Quiz 1 | rmarkdown |
M12 review (.docx) |
- 데이터 분석 프로젝트의 전 과정의 요소를 학습합니다.
| 제목 | 관련 packages | Description | |
|---|---|---|---|
M21 |
dplyr |
dplyr, ISLR |
ISLR의 Carseats 매출데이터로 자료 처리 과정을 다룹니다. |
M22 |
rmarkdown |
rmarkdown (.html, .docx, .pdf) |
분석 결과를 보고서와 웹페이지로 만드는 법을 배웁니다. |
M23 |
ggplot2 |
ggplot2 |
시각화 기법에 대해서 배웁니다. |
M24 |
ggplot2 Gallery |
ggplot2 |
ggplot2를 이용한 아름다운 시각화 사례들을 제공합니다. |
M25 |
.pdf |
rmarkdown, texlive |
한글로 된 pdf문서를 작성할 수 있는 템플릿입니다. pdf 조판을 위한 texlive 프로그램 설치 과정이 선행되어야 합니다. |
M26 |
beamer |
rmarkdown, texlive |
한글로 된 프리젠테이션 문서(수업 강의노트)를 작성할 수 있는 템플릿입니다. pdf 조판을 위한 texlive 프로그램 설치 과정이 선행되어야 합니다. |
M28 |
docx |
rmarkdown |
rmarkdown을 사용해서 분석 결과와 시각화 자료를 한 번에 MS 워드 파일로 만듭니다. |
M3X 부터는 dependency가 없습니다.
즉, M1X와 M2X까지를 익숙하게 다룰 수 있다면 M3X이후에는 모듈 각각에 대해서 독립적으로 이해하고 사용할 수 있습니다.
- 분석 결과를 정리하여 Dashboard를 제작합니다.
- 정적이고 portable한 flexdashboard와
- 사용자의 input에 interactive하게 동작하는 Shiny Application을 배웁니다.
| 제목 | 관련 packages | Description | |
|---|---|---|---|
M32 |
flexdashboard |
flexdashboard, rmarkdown |
rmarkdown을 다룰수 있다면 손쉽게 이를 .html의 대시보드로 제작할 수 있습니다. 이는 반응형 대시보드(사용자의 마우스/키보드 동작에 반응)로 연장되는 shiny 패키지의 기본이 됩니다. |
M33 |
shiny on fd |
shiny, flexdashboard, rmarkdown |
flexdashboard와 rmarkdown을 다룰수 있다면 손쉽게 반응형 대시보드(사용자의 마우스/키보드 동작에 반응)또한 구현할 수 있습니다. shiny는 빠른 시간에 구현할 수 있는, elegant하고 professional한 프리젠테이션 기법이 됩니다. |
| 제목 | 관련 packages | Description | |
|---|---|---|---|
M41 |
longevity | shiny |
|
M43 |
retail | ||
M46 |
retail2 | shiny, tidyr |
| 제목 | 관련 packages | Description | |
|---|---|---|---|
M51 |
tidyr | tidyr, SQL |
|
M52 |
Time Series | xts, dygraph, lubridate |
| 폴더 | Description |
|---|---|
| Book | |
| Cheatsheets | |
| Dr. Hadley |
M29-xaringanM36-gganimateM37-dust_mapM47-deptM55-Query & Report