minimal R - 데이터 분석을 위한 최소한의 지식

데이터 분석, R로 하는 이유부터 흐름까지!
최소한의 지식을 쉽고 간결하게 알려드려요.

R 데이터 분석 
왜, 어떻게 하는 걸까요?

“R이 좋다, Python이 좋다, SQL이 좋다...”

나는 업무에서 데이터를 활용하고 싶은데, 세상에는 너무 많은 이야기가 있습니다. 
각 사람과 조직, 상황에 따라서 해야 하는 것이 다르기 때문인데요.

그렇기 때문에 이 강의는 정답을 알려주기보다는, “이렇게 해볼 수도 있다”는 관점에서 데이터에 R을 활용하는 방법을 다루는 최소한의 첫 걸음이 되길 바라는 목적으로 만들어졌습니다.

이 강의를 듣고 나면, 

• 내가 R을 쓸 수 있는 상황인지 (혹은 다른 게 더 우선적으로 필요할지)
• 쓰게 된다면 어떤 것들을 어떻게 해볼 수 있을지
• 그리고 이걸 왜 해야 하는지

등을 고민하는 연습을 하게 될 겁니다.

데이터에 관심이 있는 
누구라도 좋아요.

이 강의에서는 R 데이터 분석을 배웁니다. 
그렇지만 다른 멋진 강의에서 다루는 내용보다는, 실제로 제가 업무하면서 ‘아, 이런 걸 미리 알았다면 고생을 덜 했을 것 같은데’ 싶은 시행착오들을 생각나는 만큼 다듬었어요.

어려운 선수 지식이 필요한 내용이 아니기에, (구글을 켤 수 있다면) 
누구에게나 도움은 될 것이라고 생각합니다. 
그렇지만 ‘데이터’라는 단어에 관심을 갖는 비개발직군에게는 특히 더 효과적일 것 같아요.

구성과 특징

강의는 크게 2가지 부분으로 나누어집니다.

강의의 구성

‘R을 왜 쓰지?’, ’데이터를 분석한다는 건 뭘까, 왜 해야 할까?’ 를 고민하는 부분과 위 질문에 흥미가 생긴 분들을 위한 ‘데이터를 분석하는 흐름과 예시에는 어떤 것이 있을까?’를 알아보는 부분입니다.

강의의 특징

개인적인 제 경험으로는 잘 준비되어있어 편하게 "떠먹는" 공부 방법보다는, 제 머리가 고생을 하는 공부가 더 효과적이었다고 생각해요. 그래서 이 강의에서는 3가지를 제공하지 않습니다.

R뿐 아니라 많은 일상에서, 문제를 푸는 방법은 하나만 있지 않습니다. 그래서 만약 제가 제가 푼 일종의 "정답" 코드를 제공한다면 이게 무조건 맞는 방법이구나, 라는 오해를 할 수 있다고 생각했어요. 어쩌면 제 답보다 더 좋은 답이 있을 수도 있는 데도 불구하고 말이죠. 

추가로, 인터넷의 좋은 블로그들에서 충분히 쉽게 찾을 수 있는 정보들을 제가 다시 언급하는 일은 이상한 것 같아서, 꼭 필요한 것이 아니면 가급적으로 부가 설명을 하지 않으려고 합니다.