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R 프로그래밍의 기초




강좌 소개 영상

강좌 소개

수업내용/목표

데이터 분석을 통해 의사결정과 문제해결을 위한 통찰을 얻고자 하는 것은 통계학을 중심으로 많은 분야에서 오랫동안 추구되어온 목표라고 할 수 있습니다. 그런데 최근 정보통신 인프라의 발달로 인해 컴퓨터, 휴대전화, 사물 인터넷 등 다양한 정보통신 장치들이 연결되면서 이전에는 수집할 수 없었던 인간, 사회, 자연에 대한 보다 광범위하고 다양한 데이터를 수집할 수 있게 되었고, 이에 따라 이러한 광범위하고 다양한 데이터에 대한 분석을 통해 보다 향상된 의사결정과 효율적인 문제해결에 대한 기대도 함께 높아지고 있습니다. 하지만 이렇게 양과 종류가 급격하게 증가하고 있는 데이터를 효율적으로 분석하기 위해서는 R과 같은 프로그래밍언어의 도움이 반드시 필요합니다.


이 수업은 [AI융합교육의 이론과 실제] 묶음강좌의 하나로서 수강생들이R을 활용하여 데이터 분석을 하기위한 기초역량을 기르는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 수업내용은 다음과 같은 세 가지 큰 주제로 구성되었습니다.
1. Base-R에 대한 이해
2. Tidyverse에 대한 이해
3. 분석에 대한 이해

Base-R에 대한 이해에서는 자료구조, 객체, 변수, 연산, 함수, 조건문, 반복문 등 R프로그래밍 언어를 이해하고 사용하기위해 반드시 필요한 핵심개념들에 대해 학습합니다. 그리고 Tidyverse 에 대한 이해에서는 보다 효율적인 데이터과학을 위해 개발된 Tidyverse 의 readr, tidyr, dplyr, ggplot2, purrr 패키지를 학습합니다. 마지막으로 분석에 대한 이해에서는 분석의 종류, 분석의 일반적인 작업흐름, Rstudio의 사용법, R마크다운의 사용법을 학습합니다.
수강생들은 이러한 수업내용을 학습함으로써 다음과 같은 R을 활용한 데이터 분석의 기초역량을 기를 수 있습니다.
1. 수강생들은 R을 위한 통합개발환경인 RStudio의 기능을 이해하고 사용법을 익혀서 Rstudio에서 자신들의 분석작업을 수행할 수 있습니다.
2. 수강생들은 분석을 위한 플랫폼이며 소통의 도구가 될 수 있는 R Markdown 문서의 기능을 이해하고 사용법을 익혀서 R Markdown 문서에서 자신들의 분석작업을 수행하고 분석결과에 대한 보고서를 작성할 수 있습니다.
3. 수강생들은 데이터 분석의 일반적인 작업흐름을 구성하는 데이터 읽기, 데이터 타이딩, 데이터 변환, 데이터 시각화, 데이터 모형화, 소통의 목적을 명확하게 이해하여 자신들의 분석을 이러한 일반적인 작업흐름으로 나누어 구성할 수 있습니다.
4. 수강생들은 데이터 읽기, 데이터 타이딩, 데이터 변환, 데이터 시각화, 반복을 보다 효율적으로 수행하기 위해 개발된 Tidyverse의 readr, tidyr, dplyr, ggplot2, purrr 패키지의 핵심함수를 사용하여 실제로 자신들의 분석작업을 수행할 수 있습니다.

강좌 운영 계획

강의계획서
주차
주차명
과제
0
 강좌 소개
1
 강좌 및 R소개
퀴즈
2
 RStudio와 R Markdown
퀴즈
3
 데이터 분석의 이해
퀴즈
4
 Base-R I
퀴즈
5
 Base-R II
퀴즈
6
 Base-R III
퀴즈
7
 ggplot2 패키지를 이용한 데이터 시각화 I
퀴즈
8
 ggplot2 패키지를 이용한 데이터 시각화 II
퀴즈
9
 중간고사
중간고사
10
 dplyr 패키지를 이용한 데이터 변환
퀴즈
11
 tidyr 패키지를 이용한 데이터 타이딩
퀴즈
12
 purrr 패키지를 이용한 반복
퀴즈
13
 탐색적 자료분석
퀴즈
14
 자료분석 예시
-
15
 기말고사
기말고사

강좌운영팀 소개

교수자

이선복 교수님 사진
이선복 교수
이화여자대학교 사범대학 교육학과 조교수
미국 휴스턴 대학교 심리학과 계량심리 조교수
미국 조지아 대학교 교육심리학(양적연구방법) 박사
미국 조지아 대학교 통계학 석사
미국 조지아 대학교 물리학 석사
서강 대학교 물리학 학사

강좌지원팀

운영조교
서경숙 | 교육빅데이터전공 박사과정
운영팀
이화여자대학교 교육혁신센터
E-mail: ewhamooc@gmail.com

강좌 수강 정보

이수/평가정보

이수/평가정보
과제명 퀴즈 중간고사 기말고사
반영비율 50% 25% 25%
※ 총 60% 이상 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.
  • 퀴즈: 각 주차에서 제시
  • 중간고사: 1~8주차 강의내용 평가
  • 기말고사: 10~14주차 강의내용 평가

 

교재 및 참고문헌

  • R for Data Science. by Hadley Wickham, Garrett Grolemund. Released December 2016. Publisher(s): O'Reilly Media, Inc
  • 영어 웹북 (무료) : https://r4ds.had.co.nz/
  • 한국어 번역 웹북 (무료) : https://bookdown.org/sulgi/r4ds/

관련 강좌

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  1. Subject

    Education
    (General Education)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    intermediate
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    EWHA WOMANS UNIVERSITY
  4. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    02-3277-3921
  5. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    15week
    (주당 01시간 31분)
  6. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    22시간 52분
    (17시간 04분)
  7. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2022.08.01 ~ 2022.11.30
  8. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2022.09.01 ~ 2022.12.14
  9. ※ 만족도 응답 표본 수 미달 등 일정 기준이 충족되지 않은 경우 별점이 공개되지 않을 수 있습니다.