데이터 과학 초보자를 위한 6가지 훌륭한 R 패키지
데이터 과학을 시작하려면 R 언어가 필요합니다. R은 통계 계산, 데이터 분석, 시각화를 위한 다양한 기능을 제공해줍니다. R에 대한 초보자를 위한 튜토리얼에서 R의 핵심 패키지 6가지를 알아보세요. 이 패키지들은 데이터 과학 여정을 더욱 향상시킵니다.
데이터 과학을 위해 R을 선택하는 이유
R은 데이터 과학자들에게 최고의 선택지로 자리잡았습니다. 이는 오픈 소스이며, 통계 분석과 그래픽을 위한 포괄적인 환경을 제공하기 때문입니다.
최대 효율을 위한 R 설정 방법
R의 복잡성에 들어가기 전에, 올바른 설정을 해야합니다:
1. R 설치
CRAN (Comprehensive R Archive Network) (opens in a new tab)에 방문하여 최신 R 버전을 사용하고 있는지 확인하세요.
2. RStudio: 친근한 통합 개발 환경
RStudio는 통합 개발 환경이며, 효율적인 R 프로그래밍을 위한 게이트웨이입니다. RStudio의 공식 웹사이트 (opens in a new tab)에서 무료 데스크톱 버전을 얻으세요.
기초: R 프로그래밍 기본 요소
R의 강력함을 이용하려면, 기본 기능을 이해해야 합니다:
-
변수 할당:
<-를 사용하여 변수를 선언합니다.x <- 5 -
함수 호출: 함수 이름 다음에
()를 붙여 함수를 호출합니다.print(x) -
데이터 구조 이해: 벡터, 행렬, 데이터 프레임, 리스트 등의 데이터 구조를 알아야 합니다. 이들은 R에서 데이터 처리의 기반이 됩니다.
데이터 과학자가 알아야 할 상위 6가지 R 패키지
R의 기능을 향상시키려면 다음 패키지를 사용해보세요:
1. dplyr: 데이터 조작의 실력자
데이터 행의 필터링부터 변수 수정까지, dplyr은 여러분의 도구상자입니다. filter(), select(), mutate()와 같은 함수에 익숙해지세요.
install.packages("dplyr")
library(dplyr)2. ggplot2: 데이터 시각화의 수준을 높이세요
ggplot2를 사용하면 데이터가 말하는 것뿐만 아니라 노래합니다! aes() 함수를 이해하고 플롯을 레이어로 구성하여 더 풍부한 시각화를 만들어보세요.
install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)3. GWalkR (opens in a new tab): 데이터를 인터랙티브 시각화 앱으로 변환하세요
GWalkR (opens in a new tab)은 R에서 만든 인터랙티브 탐색적 데이터 분석(EDA) 도구입니다. Kanaries (opens in a new tab)가 개발했습니다. 이 패키지는 htmlwidgets와 Graphic Walker를 통합하고 있습니다. 데이터 프레임을 Tableau 스타일의 사용자 인터페이스로 변환하여 R 데이터 분석 및 시각화 워크플로우를 단순화할 수 있습니다.
install.packages("GWalkR")
library(GWalkR)
4. tidyr (opens in a new tab): 데이터 정리의 기술
tidyr은 데이터가 깔끔하고 접근하기 쉬운지 확인해줍니다. spread(), gather() 등을 이용하여 데이터를 완벽하게 구조화해보세요.
install.packages("tidyr")
library(tidyr)5. readr: 데이터 입력 및 출력 간소화
CSV 파일을 읽거나 데이터를 출력하는 등의 작업을 할 때, readr을 사용하면 간편해집니다. read_csv(), write_csv()와 같은 함수를 사용해보세요.
install.packages("readr")
library(readr)6. caret: 간편한 머신 러닝
모델 훈련과 머신 러닝을 위해 caret은 필수입니다. 모델을 훈련하고 예측하며 성능을 평가하세요.
install.packages("caret")
library(caret)결론: 데이터 과학에서의 R-돌연변이
R 여정을 시작하면 데이터 과학의 가능성이 열립니다. 언급된 패키지들은 기본적인 것들이지만, R 생태계에는 더 많은 패키지가 있으며 각각 독특한 기능을 가지고 있습니다. 데이터 과학에서는 데이터 이해가 가장 중요합니다. R에서 나아갈수록 도구와 방법을 데이터의 의미와 일치시키는 것을 항상 기억하세요.
지금 R 여정을 시작하세요. 데이터의 세계가 여러분을 기다리고 있습니다!