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데이터 가공을 위한 R 프로그래밍

ggplot2dplyrtidyr

R 프로그래밍 기초를 마스터했다면

강의 갯수 및 총 시간  |  39개, 총 5시간 39분

 권장 수강 기간  |  4주완강

강의 혜택 |  평생 소장, 모바일/PC 등 모든 기기 엑세스

난이도  |  ★★☆☆☆

정가 : 100,000원

판매가 : 39,000원

강의 특징

 데이터 처리에 필요한 dplyr 패키지

매운 빠른 속도로 데이터를 처리하는 dplyr 패키지를 활용하여 데이터 처리를 할 수 있습니다.

데이터 프레임을 상호변환시켜주는 tidyr 패키지

데이터 셋의 레이아웃을 쉽게 변환하여 깔끔하게 정리해주는 tidyr 패키지를 학습합니다.

데이터 시각화는 ggplot2

시각화에서 ggplot2 패키지를 빼놓을 수 없습니다. 시각화의 기본은 ggplot2를 여러개념으로 학습할 수 있습니다.

수강 대상

R 프로그래밍 기초만 학습한 자

데이터를 다양하게 처리 및 가공하고싶은 자

손쉬운 패키지를 통해서 데이터처리를 익숙하게 다루고 싶은 자

텍스트 데이터를 다루는데 어려움을 겪는 자

데이터 시각화인 ggplot2를 빠르게 학습하고 싶은 자

수강 후기

★★★★☆
실제 수강생

데이터 처리에 필수적인 패키지만을 쏙쏙 알려주어서 좋았다.

★★★★★
실제 수강생

데이터 전문가인 강사님께서 실무에서 필요한 내용만 알려주어서 좋았습니다.

★★★★★
실제 수강생

강사님께서 친절하게 하나하나 설명해주어서 어려움이 없었어요 !

★★★★☆
실제 수강생

R 프로그래밍이 익숙하지 않았는데, 이제는 R 프로그래밍이 쉬워졌다.

수강 후 할 수 있는 것

데이터 처리에 필요한 필수 패키지를 학습할 수 있습니다. (tidyr / dplyr 패키지)

데이터 시각화의 기본을 확실히 다질 수 있습니다. (ggplot2 패키지)

텍스트 데이터를 다루는 stringr 패키지를 학습할 수 있습니다.

강사 소개

박찬엽님_금융공학_퀀트_R을 활용한 금융 데이터 분석_(현)코빗

 박찬엽 강사

“前 코빗 재무 데이터 담당

tqk R 패키지외 다수의 R 패키지 개발자
재무 데이터 구축 및 업무 자동화 프로젝트 진행
유명 대기업 프로젝트 진행

패스트캠퍼스 : 데이터 분석을 위한 중급 R 프로그래밍 CAMP 강사(2017)”

커리큘럼

  • [R프로그래밍] PART 2) tidy한 방법으로 데이터 다루기

  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 01. tidyverse 소개 및 설치 (11:23)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 02. 실습 데이터 소개 (11:09)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 03. dplyr 패키지 - select (8:33)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 04. dplyr 패키지 - filter (8:58)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 05. dplyr 패키지 - arrrange (5:36)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 06. 파이프 연산자로 함수 연결 (10:24)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 07. 데이터를 정보로 만들기 - 1. summerize (6:02)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 08. 데이터를 정보로 만들기 - 2. group_by (6:36)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 09. 데이터를 정보로 만들기 - 3. mutate (14:26)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 10. dplyr 실습 (9:11)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 11. 사용할 데이터 소개 (6:36)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 12. 각 데이터를 연결하는 변수 key (6:58)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 13. 변수 추가 - mutating join (12:10)

    start
  • StartCh. 04. 데이터 바꾸기 dplyr - 14. 중요한 데이터만 남기는 filtering join (5:37)

    start
  • StartCh 05. 단정한 데이터 tidyr - 01. 단정한 데이터와 tidyr 패키지 (14:26)

    start
  • StartCh 05. 단정한 데이터 tidyr - 02. 실습 데이터 준비 (5:03)

    start
  • StartCh 05. 단정한 데이터 tidyr - 03. wide to long 바꾸기 gather (6:43)

    start
  • StartCh 05. 단정한 데이터 tidyr - 04. long to wide 바꾸기 spread (8:17)

    start
  • StartCh 05. 단정한 데이터 tidyr - 05. 컬럼 나누기 seperate (7:49)

    start
  • StartCh 05. 단정한 데이터 tidyr - 06. 컬럼 합치기 unite (6:01)

    start
  • StartCh 06. 데이터 불러오기, 저장하기 - 01. 데이터 불러오기 - read_() (3:59)

    start
  • StartCh 06. 데이터 불러오기, 저장하기 - 02. 데이터 불러오기 - csv (14:38)

    start
  • StartCh 06. 데이터 불러오기, 저장하기 - 03. 데이터 저장하기 write_() (4:38)

    start
  • StartCh 06. 데이터 불러오기, 저장하기 - 04. Excel 불러오기 저장하기 (14:05)

    start
  • StartCh 06. 데이터 불러오기, 저장하기 - 05. 다양한 파일형식 불러오기 (7:18)

    start
  • StartCh 07. 데이터 시각화 ggplot2 - 01. 실습 데이터 소개 (2:40)

    start
  • StartCh 07. 데이터 시각화 ggplot2 - 02. ggplot 객체와 계층 추가하기 (7:21)

    start
  • StartCh 07. 데이터 시각화 ggplot2 - 03. ggplot2_aes로데이터연결 (6:23)

    start
  • StartCh 07. 데이터 시각화 ggplot2 - 04. 차트를 수정하는 방법 (13:51)

    start
  • StartCh 07. 데이터 시각화 ggplot2 - 05. global과 local의 개념 (6:30)

    start
  • StartCh 07. 차트 그리기 ggplot2 - 06. 차트 저장하기 (9:47)

    start
  • StartCh 07. 차트 그리기 ggplot2 - 07. 글자 폰트를 다루는 showtext (6:23)

    start
  • StartCh 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 01. stringr 패키지 소개 (14:29)

    start
  • StartCh 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 02. 실습데이터 소개 (6:26)

    start
  • StartCh 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 03. mutate()와 함께 사용 (14:48)

    start
  • StartCh 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 04. filter()와 함께 사용 (5:32)

    start
  • StartCh 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 05. 공백 글자를 지우는 squish (5:07)

    start
  • StartCh 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 06. 한글 인코딩 다루기 (16:28)

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  • StartCh 08. 텍스트 데이터를 다루는 stringr - 07. factor를 다루는 forcats (7:18)

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패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책 안내

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패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 아이디 공유를 금지하고 있습니다. 동시접속에 대한 기록이 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 동시 접속 기록이 10회 이상 확인되는 경우 사전 안내없이 아이디가 차단될 수 있습니다.