[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 4차 미션

[패스트캠퍼스 수강 후기] R 인강 100% 환급 챌린지 4차 미션

 

패스트캠퍼스의 강의 중, 프로젝트와 함께 배우는 R 데이터 분석 올인원 패키지 Online를 수강하고 있습니다.

https://bit.ly/2DKMGNx 

내용을 복습도 할 겸, 미션에도 참가할 겸, 블로그에 매일 매일 정리해 보게 되었습니다.

 

4회차 부터는 인증용 스크린샷은 좀 더 학습에 최적화해서 의미없는 스크린샷보다는 글 내용과 관련있는 스크린샷을 요약글 중간중간에 삽입하는 형태로 처리~

 

오늘은 4회차 미션!

Part 2) [R로 하는 데이터 분석] 데이터 분석 기본기 익히기

1. 7. Ch 02. 데이터 분석을 위한 연장 챙기기 - 03. 패키지는 연장통 - 패키지의 개념 이해하기

2. 01. Ch 06. 그래프 그리기 - 01. 변수 간 관계를 표현하는 산점도

 

07. 01. Ch 06. 그래프 그리기 - 01. 변수 간 관계를 표현하는 산점도

1. 패키지 = 함수 꾸러미

1. 패키지 설치를 해야 함

2. RStudio실행시마다 새로 로드해야 함

3. 원하는 패키지를 골라서 사용 가능

4. 최신 분석기법 수시로 업데이트!

5. 예

1. ggplot2

1. 시각화 패키지

1. qplot()

2. geom_histogram

3. geom_line

2. 

3. CRAN 기준 15000 개 이상의 패키지!

1. cran.r-project.org/web/packages

2. 까다로운 심사를 거친 것들

4. 깃허브에는 심사를 기치진 않은 패키지도 있음

2. ggplot의 예 - qplot

1. 

2. R Studio

1. 뭐.. 저장하는 법도 설명해 주고 ^^;;;

2. R에서 변수(데이터)를 만들고, 저장하면, 로드했을 때, 이 데이터도 저장되고 불러와짐

3. 하지만 패키지는 매번 새로 로드해야 함.

4.  함수 호출하는 다양한 방법

1. 함수 인자를 통해서 qplot으로 막대 그래프, 산점도, 박스Plot 등을 그리는 방법 소개

5. 매뉴얼 사용법

6. ?함수명

1. ?qplot

2. 우측 헬프창에 자세한 설명 표시

1. 어느 패키지에 들어있는 함수인지

2. 함수의 기본 설명

3. 예제

1. 이 예제를 그대로 긁어와서, 복사한 후 실행해볼 수 있음

1. 다만 패키지는 로드해줘야 함

4. argument

3. 

7. 매뉴얼보다도 치트시트가 매우 유용

1. 구글에서 검색

2. 프린트해서 곁에 두고 쓰는 것도 좋음

1. ggplot2 cheat sheet와 같이

2. 

3. 

01. Ch 03. 데이터의 세계로 - 01. 데이터는 어떻게 생겼나 - 데이터 프레임의 개념 이해하기

1. 이건 아주 짧았음. ^^ 4분 정도?

2. 데이터 프레임 (data frame)

1. 가장 일반적인 데이터 형태

2. 행(Row)과 열(column)의 조합

3. 

4. 데이터가 크다?

1. Row가 많을 경우

1. 이건 고사양 장비를 사면 어느 정도 해결

2. column이 많을 때 

1. 이건 분석방법의 개선이 필요

1. 고급 분석 방법

 

사실 좀 더 뒤쪽까지 이미 학습을 한 상태에서

미션을 위해서, 또한 복습을 위해서 다시 앞부분부터 보고 있는 상태

하지만 여전히 package를 설치하고 라이브러리로 로드하는 걸 깜빡깜빡하네요.

그리고 data.frame의 의미를 아직 명확하게 파악하지 못하고 있어요.

mpg, midwest와 같은 데이터를 사용할 때, 왜 as.data.frame으로 변환해서 써야하는 건지...

쭉 보다보면 알 수 있겠죠?