듣게 된 이유, R이란? | R로 배우는 데이터 시각화 기초

 

 

1. 듣게 된 이유

 

메일함을 보다가 이런 광고를 발견했다.

 

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받은 메일

 

강의링크

R로 배우는 데이터 시각화 기초

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선착순 + 무료에 참지 못하고 바로 신청했는데 그게 됐다.

 

R을 알려주는 것 같았는데 대충 데이터 관련된 언어라고만 들어보기만 했지, 실제로 보거나 써본 적은 없었다.

별생각은 없었고 이 참에 배워보지 싶었다.(사실 안될거라 생각해서 더 별 생각 없었다)

 

총 4시간 40분이고 35강이니까 1강에 평균 8분씩이다.

하루에 5강씩 30분 정도만 들어도 일주일이면 끝난다.

 

*참고로 맥에서 탈잉을 들을 때 스크린 캡처를 종료해야 들을 수 있다.

(녹화 중이 아니더라도 이전에 사용했다면 활성 상태 보기에서 강제 종료를 해 주어야 한다. 녹화 자체보다는 프로그램을 인식하는 것 같다.)

 

 

 

2. 강의내용 간단 정리

이렇게 두 개 가볍게 들어봤는데

간단하게 정리하면 코드를 사용해서 데이터를 분석하고 시각화할 수 있는 느낌이다.

 

R을 이용하면 어디서 통계나 자료를 구하는 대신, 내가 직접 데이터를 수집해서 필요한 데이터를 뽑아 내어 시각화 해볼 수 있을 것 같아 재밌을 것 같다. 하지만 내가 데이터를 잘못 만지게 되면 의도한게 아니더라도 나는 물론이고 사람들에게 잘못된 생각을 심어줄 수 있다는 점에 주의해야겠다.

 

3. 강의 내용 정리

 

<R의 장점>

1. 코드로 작성하기 때문에 되어 수정이 쉽고 실수를 발견하기 쉽다.(빠른 작업 가능)

2. 시각화와 통계분석에 최적화된 언어이다.

3. 무료이다.

4. 쉽다.

 

<엑셀 vs R>

엑셀

1. 데이터 관리하고 만들어야 할 때

2. 문서를 공유해야 할 때

3. 마이크로소프트웨어와 연동해서 사용해야 할 때(파워포인트, 워드 등등)

 

R

1. 데이터 용량이 큰 경우(엑셀은 천 단위 행까지 가능함, R은 백만 단위까지) 

2. 데이터 핸들링(새로운 변수 정의, 행 빌터링)에 용이

3. 통계적인 테스트(회귀분석, 로지스틱 분석)

4. 같은 데이터로 여러 시각화 시 효율적

 

 

<파이썬 vs R>

파이썬 : 프로그램을 만드는 데 사용되는 컴퓨터 언어(딥러닝, AI)

R : 데이터를 분석하고 시각화하는 데 사용하는 언어

 

두 언어가 데이터와 관련된 언어라 무슨 차이가 있을지 나도 궁금했는데, 무언가를 만들고 싶다면 파이썬을, 데이터를 가공해서 분석하고 시각화하고 싶다면 R을 쓰면 된다고 한다. 맨 처음에 R도 프로그램을 만드는 프로그래밍 언어인 줄 알았는데, 예시를 보니 그런 건 아닌 것 같다.

 

<데이터 시각화란>

말 그대로 데이터를 그래프, 차트, 이미지, 비디오 등 눈에 보이는 자료들로 시각화하는 작업이다.

 

데이터에 의미를 부여하는 작업인데

인사이트를 얻고 싶거나, 남을 설득시키기 위한 자료를 만들기 위해서 필요하다.

자료를 구하는게 아닌 내가 만들어 볼 수 있다는 게 핵심인 듯!!

 

 <앞으로 배울 것. 해볼 것>

1. 데이터의 종류

2. 종류 별 데이터를 다루는 법

3. 데이터 셋으로 실습해보고 도표 그리기

4. 프로그래밍 기초

5. 그림 제어, 함수의 개념

6. 시각화 패키지 ggplot2 다뤄보기