2024. 9. 27. 11:19ㆍGCC/데이터 애널리틱스
흥미진진한 프로그래밍의 세계
흥미진진한 프로그래밍의 세계 개론
R 프로그래밍을 소개하며, R을 통해 데이터 분석을 어떻게 확장할 수 있는지 설명했습니다.
1. 지금까지 학습한 스킬들
- 문제를 정의하고, 데이터 분석을 위한 질문을 제시하는 방법.
- 스프레드시트, 데이터베이스, SQL 등을 사용하여 데이터를 구성하고 변환하는 기술.
- 데이터의 무결성을 확인하고, 이를 시각적으로 효과적으로 전달하는 능력.
- 스토리텔링을 통해 이해관계자에게 유용한 정보를 전달하는 방법.
2. 새롭게 배울 R 프로그래밍
- R은 데이터 분석 과정에서 유용한 프로그래밍 언어로, 데이터를 정리하고 분석하는 데 중요한 역할을 합니다.
- 이번 과정에서는 프로그래밍 언어의 기본 사항을 배우고, R을 통해 데이터를 다루는 다양한 방법을 학습하게 됩니다.
- R을 사용하여 데이터를 정리, 변환, 시각화하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
3. 프로그래밍의 기본 개념
- 프로그래밍은 컴퓨터에 명령을 전달하여 작업을 자동으로 처리하는 과정입니다.
- R은 초보자도 쉽게 접근할 수 있는 프로그래밍 언어로, 데이터 분석 분야에 매우 적합합니다.
4. R 프로그래밍 경험의 중요성
- 프로그래밍 경험이 없는 사람도 R을 배우는 데 어려움을 느낄 수 있지만, 이를 통해 문제를 해결하는 능력을 키울 수 있습니다.
- R을 배우면 데이터와 관련된 거의 모든 작업을 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.
5. 데이터 분석과 프로그래밍의 지속적인 성장 가능성
- 프로그래밍을 배우면 단지 업무에서뿐만 아니라 다양한 개인 프로젝트에도 활용할 수 있습니다.
- R을 배우면 파이썬, 줄리아, 자바스크립트 같은 다른 프로그래밍 언어에도 쉽게 적응할 수 있습니다.
R과 파이썬 비교 논쟁
어떤 프로그래밍 언어를 먼저 배워야 하는지 궁금해하는 사람이 많습니다. 여러분도 궁금하실지도 모릅니다. 이 수료증 과정에서는 오픈소스 프로그래밍 언어인 R을 교육합니다. R은 기본적인 데이터 분석의 좋은 출발점이며, 초보자가 프로젝트에 적용할 수 있는 유용한 패키지를 제공합니다. 해당 커리큘럼에서는 파이썬을 다루지 않지만, 이 수료증 과정을 완료한 후 파이썬에 관해 알아보시기 바랍니다. 다른 프로그래밍 언어가 궁금하시다면 주저 말고 배워보세요.
모든 언어는 초보자가 배우기에 몇 가지 장단점이 있습니다. R과 파이썬을 살펴보면서 구체적인 맥락 속에서 이해해보겠습니다. 다음 표는 임의로 찾은 도움말과 현업에 있는 사람들의 의견을 대략적으로 정리한 개요입니다. 중립적으로 R과 파이썬을 비교한 논쟁 내용을 검토해보시기 바랍니다. 사실 추가 리소스 섹션에 있는 RStudio의 블로그 게시물을 살펴보면 논쟁에서 이기기보다는 두 언어를 함께 사용할 줄 아는 것이 더욱 중요하다는 사실을 알 수 있습니다.
| 언어 | R | 파이썬 |
| 공통 특징 | - 오픈소스 - 데이터를 데이터 프레임에 저장 - 수식 및 함수를 쉽게 사용할 수 있음 - 코드 개발과 지원을 위한 커뮤니티가 있음 |
- 오픈소스 - 데이터를 데이터 프레임에 저장 - 수식 및 함수를 쉽게 사용할 수 있음 - 코드 개발과 지원을 위한 커뮤니티가 있음 |
| 고유의 장점 | - 데이터 조작 - 데이터 시각화 및 통계 패키지 - 데이터에 대한 '수술용 메스식’ 접근법(원하는 데이터 작업을 수행할 패키지 찾기) |
- 머신러닝의 요구사항에 적합한 쉬운 구문 - Google Cloud, Amazon Web Services, Azure와 같은 클라우드 플랫폼과 통합 |
| 고유의 단점 | - 일관성 없는 명명 규칙으로 인해 초보자가 올바른 함수를 선택하기 어려움 - 변수를 다루는 방법이 초보자가 이해하기에 약간 복잡할 수 있음 |
- 데이터 입력/출력, 구조, 변수, 패키지, 객체와 관련하여 초보자가 내려야 할 결정이 훨씬 많음 - 데이터에 대한 ‘맥가이버 칼식’ 접근법(원하는 데이터 작업을 수행할 방법 찾기) |
추가 리소스
R과 파이썬의 비교에 관한 자세한 내용은 다음 리소스를 참고하세요.
- R vs. Python, a comprehensive guide for data professionals: 두 언어의 사용 경험이 풍부한 데이터 전문가가 두 언어를 자세히 비교한 글입니다.
- R vs. Python for Data Analysis - An Objective Comparison: 코드 사용 예시를 통해 두 언어를 비교한 글입니다.
- R vs. Python: What’s the best language for Data Science?: R과 파이썬 비교 논쟁에서 RStudio의 측면을 다룬 블로그 게시물입니다.
핵심 요약
일부 프로그래밍 언어는 특정 측면으로 인해 다른 언어보다 배우기 쉬울 수 있습니다. 그렇다고 해서 초보자가 더 어려운 언어를 배우는 일이 불가능하지는 않습니다. 한편 보편적인 프로그래밍 언어가 늘 초보자를 위한 최고의 언어는 아닙니다.
R은 통계 또는 연구 지향 방식으로 문제를 해결하려는 과학자, 통계학자, 엔지니어 등의 전문가가 사용합니다. 파이썬은 데이터 자체에서 해결책을 찾는 데이터 과학자, 머신러닝 전문가, 소프트웨어 개발자 등의 전문가가 사용합니다. 이들은 해답을 찾기 위해 데이터를 깊이 있게 마이닝해야 합니다.
데이터 애널리틱스 전문가로 성장하면서 다른 프로그래밍 언어를 추가로 배우게 됩니다. 이때 첫 프로그래밍 경험을 통해 배운 스킬과 역량이 훌륭한 기초가 될 것입니다. 따라서 이 수료증 과정에서는 R의 기본사항을 집중적으로 다룹니다. 그래야 어떤 직책에서든 프로그래밍 언어가 데이터 분석 과정에서 중요한 역할을 한다는 올바른 관점을 형성할 수 있습니다.
다행히 이 강좌에서 R을 사용하며 배우게 될 많은 개념과 코딩 원칙은 다른 프로그래밍 언어에 적용할 수 있습니다. 또한 RStudio라는 통합 개발 환경(IDE)에서 R 코드를 작성하는 방법도 배우게 됩니다. RStudio에서는 R 또는 파이썬을 사용하거나 둘을 함께 사용하는 프로젝트를 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 RStudio: A Single Home for R & Python을 참고하세요. 먼저 R과 RStudio로 작업한 후에 파이썬이나 다른 프로그래밍 언어를 배우면 언어를 좀 더 직관적으로 이해할 수 있습니다.
직책별로 자주 사용하는 프로그램 언어에 관해 자세히 알아보려면 프로그래밍에 관해 배우는 방법 강의를 참고하세요. 데이터 애널리스트, 웹 디자이너, 모바일 및 웹 애플리케이션 개발자, 게임 개발자가 흔히 사용하는 프로그래밍 언어가 나와 있으며, 해당 언어를 자세히 학습하기 시작하는 데 도움이 되는 리소스 링크가 제공됩니다.
R 사용
R 프로그래밍을 통한 데이터 시각화에 대해 간단한 소개를 제공하며, R을 사용해 어떻게 데이터를 시각적으로 표현할 수 있는지 보여주었습니다.
1. R을 이용한 데이터 시각화
- palmerpenguins 데이터 세트를 사용하여 체질량과 물갈퀴 길이 사이의 관계를 시각화하는 과정을 간단하게 소개했습니다.
- 이 데이터 세트는 남극 팔머 군도에 서식하는 펭귄 3종의 측정값(체질량, 부리 길이, 물갈퀴 길이 등)을 포함하고 있으며, 주로 시각화와 개념 설명에 적합합니다.
2. 기본적인 시각화 과정
- 분산형 차트를 사용해 두 변수 간의 관계를 시각적으로 표현했습니다. 체질량을 Y축, 물갈퀴 길이를 X축에 배치한 후, 각 데이터 포인트를 표시했습니다.
- geom_point 함수를 사용해 데이터를 점으로 표현하고, 추가적으로 점의 색상을 지정하여 시각적으로 구별할 수 있도록 설정했습니다.
3. 데이터 강조 및 그룹화
- R에서는 색상이나 도형을 이용해 데이터를 강조하거나 분류할 수 있습니다. 예를 들어, 펭귄의 종별로 다른 색상을 적용하여 각 종의 차이를 시각적으로 쉽게 인식할 수 있습니다.
- 또한, 면 분할 기능을 통해 데이터를 그룹으로 나눠 각각의 하위 세트에 대해 개별적인 플롯을 생성할 수 있습니다.
4. 플롯의 커스터마이징
- 플롯에 제목을 추가하여 데이터를 더 명확히 설명할 수 있으며, 특정 데이터를 강조하기 위해 텍스트 삽입도 가능합니다.
- 마지막으로, 플롯을 파일로 저장하여 나중에 다시 열거나 다른 사람과 공유할 수 있습니다.
5. R의 가능성
- 이번 소개는 R을 사용해 데이터를 간단한 코드로 시각화하는 방법을 미리 보여준 것입니다. 이 강좌를 마치면, 여러분도 이러한 코드를 직접 작성하고 실행할 수 있습니다.
데이터 애널리스트의 프로그래밍
프로그래밍 언어
프로그래밍 언어의 개념과 데이터 분석에서 이를 사용하는 이점에 대해 설명했습니다.
1. 프로그래밍이란?
- 프로그래밍은 컴퓨터에 명령어를 작성하여 작업을 수행하게 하는 과정입니다. 이미 스프레드시트의 함수나 SQL을 사용해 데이터 작업을 해본 경험이 있을 것입니다.
- 범용 프로그래밍 언어는 더 많은 작업을 할 수 있게 하며, 자신만의 애플리케이션이나 함수도 만들 수 있습니다.
2. 프로그래밍 언어의 기본 개념
- 프로그래밍 언어는 컴퓨터와 소통하기 위해 사용하는 단어와 기호의 집합입니다. 이러한 단어와 기호는 특정 규칙(구문)에 따라 배열됩니다.
- 다양한 프로그래밍 언어가 있으며, 각기 다른 목적에 적합한 언어들이 존재합니다. 예를 들어, 파이썬은 인공지능 및 가상 현실 구축 등에 널리 사용되고, 자바스크립트는 온라인 애플리케이션 개발에 많이 활용됩니다.
- 데이터 분석에서 자주 사용되는 언어로는 R, 파이썬, SAS, 스칼라, 줄리아 등이 있습니다.
3. 프로그래밍 언어를 사용하는 이점
- 명확성: 프로그래밍 언어는 명확하고 구체적인 지침을 요구하기 때문에 분석의 각 단계를 꼼꼼하게 작성하게 됩니다. 이를 통해 분석이 더 정밀해집니다.
- 시간 절약: 데이터 정리와 변환 같은 반복 작업을 간단한 코드로 처리할 수 있어, 데이터를 준비하는 시간을 줄이고 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
- 재현성 및 공유: 코드로 작성된 분석은 작업을 재현하고 다른 사람과 공유하기가 쉽습니다. 코드가 자동으로 분석의 모든 단계를 기록하기 때문에 나중에 오류를 수정하거나 데이터를 업데이트하는 것이 간편합니다.
4. 프로그래밍을 통한 문제 해결
- 분석 중 오류가 발생한 경우, 프로그래밍 언어로 작업한 코드는 손쉽게 분석을 재현하고 문제를 해결할 수 있게 해줍니다. 반면, 스프레드시트에서는 작업 단계를 기록하거나 재현하기 어려워 처음부터 다시 분석을 해야 할 가능성이 큽니다.
프로그래밍에 관해 배우는 방법
프로그래밍 언어 코드를 작성하면 흥미와 보람을 느낄 수 있습니다. 프로그래밍 분야에서는 오랫동안 사람들이 서로 도와 스킬을 향상하고 권장사항을 마련해왔습니다. 여기에서는 R 프로그래밍 언어를 집중적으로 다루겠지만, 이후 각자의 관심사와 전문적인 목표에 따라 다른 프로그래밍 언어를 추가로 배워보셔도 좋습니다. 이 읽기 자료는 각자에게 가장 적합한 프로그래밍 언어를 판단하는 데 도움이 되는 일반 가이드입니다.
직업별 보편적인 프로그래밍 언어
여러분이 경험하실 수 있는 몇 가지 직책과 해당 직업에서 가장 보편적으로 사용되는 프로그래밍 언어에 관해 살펴보겠습니다. 소개된 각 프로그래밍 언어를 자세히 살펴보고 학습할 수 있는 추가 리소스 목록도 함께 제공됩니다.
데이터 애널리스트
데이터 애널리스트는 결론을 도출하고 결과를 예측하며 정보에 기반한 의사결정을 내리기 위해 데이터를 수집, 변환, 구성합니다. 데이터 애널리스트가 가장 보편적으로 사용하는 프로그래밍 언어는 R과 파이썬입니다.
R은 데이터 분석을 위한 편리한 통계 기능을 제공하고 고급 데이터 시각화에 유용합니다. 다음 리소스에서 R에 관해 자세히 알아보세요.
- The R Project for Statistical Computing: R과 관련 문서, 도움말을 다운로드할 수 있는 웹사이트
- R Manuals: R 코어 팀에서 작성했으며 소개, 관리 방법, 도움말 등이 포함된 매뉴얼 링크
- Coding Club의 R 튜토리얼: R 코딩 튜토리얼 모음
- R for Beginners: R을 사용한 데이터, 그래픽, 통계 작업에 도움이 되는 시작 가이드
파이썬은 데이터 분석에 필요한 항목을 생성할 수 있는 범용 언어입니다. 다음은 파이썬 학습을 시작하는 데 도움이 될만한 몇 가지 리소스입니다.
- 파이썬 소프트웨어 재단(PSF): 초보자가 시작하는 데 도움이 되는 가이드가 제공되는 웹사이트
- Python Tutorial: 파이썬 소프트웨어 재단(PSF) 사이트의 파이썬 3 튜토리얼
- Coding Club의 파이썬 튜토리얼: 파이썬 코딩 튜토리얼 모음
웹 디자이너
웹 디자이너는 텍스트, 그래픽, 동영상이 포함된 웹페이지의 스타일 지정과 레이아웃을 담당합니다. 웹 디자이너는 일반적으로 HTML5(HyperText Markup Language v5)와 CSS(Cascading Style Sheets)를 사용하여 웹페이지를 만듭니다.
HTML5는 호스팅 플랫폼에 연결하는 데 사용되며, 웹페이지를 구조화합니다. 다음 리소스에서 HTML5 및 CSS에 관해 자세히 알아보세요.
- HTML Tutorial: HTML5의 기능, 예시, 참고 자료 링크가 나와 있는 HTML 소개 글
- HTML5 요약본: HTML5 태그, 속성, HTML4와의 호환성을 간편하게 확인할 수 있는 요약
- HTML5 and CSS Fundamentals 강좌: edX의 무료 W3C 강좌, 199달러 결제 시 인증된 강좌 수료증 발급 가능
CSS는 웹페이지 디자인에 사용되며 여러 기기(대형 화면, 모바일 화면, 프린터)에서 그래픽 요소(색상, 레이아웃, 글꼴)와 페이지 표시 방식을 제어합니다. 다음 CSS 요약본을 참고하세요.
- 대화형 CSS 요약본: 그라디언트, 배경, 글꼴 모음, 테두리 및 기타 여러 항목의 가장 일반적인 CSS 스니펫 제공
- 50 Best HTML & CSS Cheat Sheets: 상황에 따라 유용한 요약본을 선택할 수 있는 50개의 요약본 목록
모바일 애플리케이션 개발자
모바일 애플리케이션 개발자는 프로그래밍을 통해 노트북 컴퓨터, 휴대전화, 태블릿에 사용되는 애플리케이션을 만듭니다. 모바일 애플리케이션 개발자가 가장 보편적으로 사용하는 프로그래밍 언어는 스위프트, 자바, C#입니다.
스위프트(Apple 플랫폼용)는 macOS, iOS, watchOS, tvOS를 위한 오픈소스 스크립트 언어입니다. 애플리케이션을 더 빠르게 실행하는 용도로 주로 사용됩니다. 다음 리소스에서 스위프트에 관해 자세히 알아보세요.
- Swift.org: 동영상과 샘플 코드를 통해 스위프트 사용법을 배울 수 있는 리소스 제공 오픈소스 커뮤니티
- 스위프트 개발자 사이트: 스위프트를 사용하고자 하는 개발자를 위한 정보가 제공되는 Apple 개발자 웹사이트
- 스위프트 개발 리소스: Apple의 설명서, 샘플 코드, 동영상, 추천 도서 모음
자바(Android 기기용)는 Android 개발용 공식 언어입니다. 이라는 게시글에서 Android 개발에 사용되는 다른 언어를 살펴볼 수 있습니다. 다음 리소스에서 자바에 관해 참고하세요.
- Android 스튜디오: Android 기기용 앱 빌드 도구가 포함된 다운로드 가능한 통합 개발 환경(IDE)
- Build your first Android app in Java: Android 스튜디오를 설치하고 첫 번째 앱을 만드는 방법 안내
- Java tutorial for beginners: write a simple app with no previous experience: 예를 사용해 자바를 배우는 방법을 설명한 개요
C#(C 샤프로 읽음)는 .NET 오픈소스 개발자 플랫폼에서 모바일 앱을 만드는 데 널리 사용되는 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. Xamarin은 개발자가 iOS 및 Android용 크로스 플랫폼 모바일 앱을 만들 수 있는 프레임워크로 .NET 플랫폼을 확장합니다. 다음은 C# 학습에 도움이 될만한 몇 가지 리소스입니다.
- Microsoft C#용 .NET 학습 자료 : 프로그래밍 언어 C#를 배울 수 있는 무료 강좌, 튜토리얼, 동영상 제공
- Microsoft Xamarin 학습 자료: Xamarin을 사용한 모바일 개발에 관해 배울 수 있는 무료 강좌, 튜토리얼, 동영상 제공
- Xamarin Tutorial - build your first iOS or Android app in C#: ‘Hello World’라는 텍스트를 표시하는 모바일 앱 만드는 방법 안내
- Codecademy의 Learn C#: 기본적인 대화형 강의가 무료로 제공되고, 월간 구독을 통해 추가 활동을 이용할 수 있는 웹사이트
웹 애플리케이션 개발자
웹 애플리케이션 개발자는 웹 전반에서 사용되는 네트워크 애플리케이션을 설계하고 개발합니다. 웹 애플리케이션 개발자가 가장 보편적으로 사용하는 프로그래밍 언어는 자바, 파이썬, 루비, PHP입니다.
자바는 여러 클라이언트에서 실행할 수 있는 엔터프라이즈급 웹 애플리케이션을 만드는 데 널리 사용됩니다. 자바의 주요 강점은 ‘한 번 작성하면 어디서나 실행된다(WORA, Write Once, Run Anywhere)’는 표어에서 알 수 있습니다. 다음 리소스에서 자바에 관해 자세히 알아보세요.
- Oracle 자바 튜토리얼: Oracle 설명서 사이트의 자바 튜토리얼
- Java for Beginners: ‘Home and Learn’이라는 웹사이트에서 제공하는 초보자용 무료 자바 강좌
파이썬은 범용 프로그래밍 언어입니다. 데이터 애널리스트 섹션에 있는 파이썬 리소스 목록을 참고하세요.
루비는 웹 애플리케이션 개발에 사용되는 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 루비는 루비를 사용해 실행되는 오픈소스 웹 애플리케이션 프레임워크인 루비 온 레일즈와 다릅니다. 다음 리소스에서 루비에 관해 자세히 알아보세요.
- 루비 소식: 최신 루비 출시 정보 및 기타 리소스 링크
- 루비 문서: 루비를 자세히 알아볼 수 있는 가이드, 튜토리얼, 참고 자료
- 루비 프로그래머 가이드: 루비용 튜토리얼 및 참고 가이드
- Codecademy의 Learn Ruby: 기본적인 대화형 강의가 무료로 제공되고, 월간 구독을 통해 추가 활동을 이용할 수 있는 웹사이트
PHP는 웹 애플리케이션 개발에 특화된 스크립트 언어입니다. 다른 프로그래밍 언어인 펄을 기반으로 합니다. PHP는 단순하고 유연하고 상대적으로 배우기 쉽습니다. 다음 리소스에서 PHP에 관해 자세히 알아보세요.
- PHP 다운로드 및 문서: 최신 PHP 출시 정보 및 기타 리소스 링크
- PHP the Right Way: 보편적인 PHP 코딩 표준에 대한 빠른 참조 문서
- 대화형 PHP 튜토리얼: PHP 코드를 실습해볼 수 있는 무료 튜토리얼
게임 개발자
게임 개발자는 비디오 게임 제작을 전문으로 하는 애플리케이션 개발자입니다. 게임 개발자가 흔히 사용하는 프로그래밍 언어는 C#와 C++입니다.
C#는 게임 제작에 널리 사용되는 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 모바일 애플리케이션 개발자 섹션에 있는 C# 리소스 목록을 참고하세요.
C++는 C 프로그래밍 언어의 확장으로, Xbox 등의 콘솔 게임을 제작하는 데 사용됩니다. 다음 리소스에서 C++에 관해 자세히 알아보세요.
- Microsoft C++용 리소스: Visual Studio IDE 설치 방법 및 C++ 코드 작성 방법 알아보기
- Microsoft 게임용 C++ 및 C# 코드 샘플: 40개 이상의 게임용 C++ 및 C# 코드 샘플 리소스
- 대화형 C++ 튜토리얼: C++ 코드를 실습해볼 수 있는 무료 튜토리얼
프로그래밍 언어 학습을 위한 팁
새로운 프로그래밍 언어를 배우기 시작할 때 따라야 할 몇 가지 팁을 확인해보세요.
- 실습 프로젝트를 정하고 이를 완료하는 데 도움이 될 만한 언어를 사용하세요. 그러면 좀 더 몰입도 있게 실용적으로 학습할 수 있습니다.
- 이전에 배운 개념과 코딩 원칙을 염두에 두세요. 많은 내용을 프로그래밍 언어에 적용할 수 있습니다. 그러므로 일단 한 가지 프로그래밍 언어를 배우면 두 번째, 세 번째 언어를 배우기가 훨씬 쉽습니다.
- 자신에게 가장 적합한 형식(필기 또는 타이핑)으로 메모와 요약본을 만들어 활용하세요.
- 다양한 프로그램 환경에서 작업할 때 쉽게 액세스할 수 있도록 온라인 정보 기록 시스템을 마련하세요.
스프레드시트, SQL, R
R이라는 프로그래밍 언어가 처음일 수도 있겠지만, 사실 R은 앞서 살펴본 다른 도구와 비슷한 점이 많습니다. 이 읽기 자료에서는 스프레드시트 프로그램, SQL, R의 사용법을 더욱 잘 이해하기 위해 서로 비교해봅니다.
스프레드시트, SQL, R 비교
데이터 애널리스트 커리어를 쌓아가다 보면 어느 시점에서든 SQL, R, 스프레드시트를 모두 사용하게 됩니다. 각 도구에는 나름의 장단점이 있지만 모든 도구는 데이터 분석 과정을 더욱 매끄럽고 효율적으로 만듭니다. 세 도구의 주요 공통점은 두 가지입니다.
- 필터 사용: 세 도구 모두 데이터 세트를 쉽게 필터링할 수 있습니다. R에서는 필터 함수를 사용할 수 있습니다. 이는 기본적인 SQL 쿼리의 SELECT, FROM, WHERE 구조와 같은 작업을 수행합니다. 스프레드시트에서는 메뉴 옵션을 사용해 필터를 만들 수 있습니다.
- 함수 사용: 스프레드시트에서는 함수를 수식으로 사용하고, SQL에서는 함수를 쿼리에 포함합니다. R에서는 분석 과정의 일부로 코드에 함수를 사용합니다.
아래 표에는 세 도구를 서로 비교하기 위한 핵심 질문이 나와 있습니다. R을 탐색하기 시작할 때 일반적인 가이드로 참고하세요.
| 핵심 질문 | 스프레드시트 | SQL | R |
| 어떤 도구인가요? | 행과 열을 사용하여 데이터를 구성하고 수식, 함수, 기본 제공 기능을 통해 데이터를 분석 및 조작할 수 있는 프로그램 | 데이터 분석을 실시하기 위해 데이터베이스와 상호작용하는 데 사용되는 데이터베이스 프로그래밍 언어 | 통계적 분석, 시각화 및 기타 데이터 분석에 사용하는 범용 프로그래밍 언어 |
| 주요 장점은 무엇인가요? | 다양한 시각화 도구 및 기능 포함 | 분석을 위해 필요에 따라 데이터 조작 및 재구성 가능 | 데이터 프레임을 구성, 수정, 정리하고 유용한 정보가 있는 데이터 시각화 자료를 생성하는 데 사용하기 쉬운 언어 제공 |
| 어떤 데이터 세트 작업에 적합한가요? | 작은 데이터 세트 | 대규모 데이터 세트 | 대규모 데이터 세트 |
| 데이터의 출처는 어떻게 되나요? | 직접 입력 또는 외부 소스에서 가져오기 | 외부 데이터베이스에서 액세스 | 설치 시 R에서 로드, 컴퓨터에서 가져오기, 외부 소스에서 로드 |
| 분석한 데이터는 보통 어디에 저장되나요? | 컴퓨터의 스프레드시트 파일에 저장 | 액세스한 데이터베이스의 테이블에 저장 | 컴퓨터의 R 파일에 저장 |
| 수식과 함수를 사용할 수 있나요? | 가능 | 가능 | 가능 |
| 시각화 자료를 생성할 수 있나요? | 가능 | 가능, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 또는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구와 같은 추가 도구 필요 | 가능 |
R 개론
R 언어의 개념과 데이터 분석에 R을 사용하는 이점에 대해 배웠습니다.
1. R이란 무엇인가?
- R은 통계적 분석, 데이터 시각화, 그리고 데이터 분석을 위해 사용되는 프로그래밍 언어입니다.
- 1990년에 뉴질랜드 오클랜드 대학교에서 로스 이하카와 로버트 젠틀맨에 의해 개발되었으며, 그들의 이름 첫 글자를 따서 R이라 명명되었습니다.
- R은 오픈소스로 제공되어 누구나 무료로 사용할 수 있으며, 데이터 작업을 위한 강력한 도구로 자리 잡았습니다.
2. R의 주요 장점
- 이용하기 쉬움: R은 초보자도 쉽게 배울 수 있는 언어로, 프로그래밍에 익숙하지 않은 사람들도 접근할 수 있습니다.
- 데이터 중심적: R은 데이터를 처리하고 분석하는 데 특화되어 있어 데이터 중심의 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
- 오픈소스: 누구나 자유롭게 코드를 사용하고 수정할 수 있어 전 세계 사용자들이 협력하며 R을 발전시키고 있습니다. 또한, 수천 개의 R 패키지가 있어 데이터 애널리스트에게 유용한 다양한 도구들을 제공합니다.
- 활발한 커뮤니티: R 사용자는 활발한 커뮤니티를 통해 지식을 공유하고, 초보자도 쉽게 도움을 받을 수 있습니다. R4DS Online Learning Community나 RStudio Community 같은 웹사이트는 R 사용자들에게 중요한 자원입니다.
3. R의 활용 가능 상황
- 분석의 재현: R에서는 코드를 통해 모든 분석 단계를 쉽게 저장하고 공유할 수 있어, 분석 작업을 재현하거나 다른 사람들과 협력하는 데 매우 유리합니다.
- 대규모 데이터 처리: 스프레드시트에 비해 R은 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 성능이나 속도 면에서도 뛰어납니다.
- 데이터 시각화: R은 히스토그램, 분산형 차트, 선 그래프 등의 시각 자료를 손쉽게 생성할 수 있으며, 고급 패키지를 사용하면 더욱 복잡하고 멋진 그래픽을 만들 수 있습니다.
4. R을 배우는 이유
- R은 데이터 애널리스트로서 커리어를 쌓는 데 매우 중요한 기술이며, 복잡한 데이터 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 계속해서 R을 배우면 데이터 분석 능력이 지속적으로 발전할 것입니다.
5. RStudio
- R을 사용하려면 RStudio라는 소프트웨어 환경을 주로 활용하게 됩니다. 다음 강의에서는 RStudio 환경을 더 자세히 살펴볼 예정이며, 이를 준비하기 위해 R 인터페이스를 먼저 설치해야 합니다.
RStudio를 사용한 프로그래밍 학습
RStudio 개론
RStudio에 대한 개요와 그 사용법에 대해 배웠습니다.
1. RStudio 소개
- RStudio는 R을 위한 **통합 개발 환경(IDE)**으로, 데이터 애널리스트가 사용할 수 있는 다양한 도구를 한곳에 모아둔 환경입니다. R 콘솔뿐만 아니라 코드 작성, 데이터 관리, 시각 자료 생성 등의 기능을 제공합니다.
- R과 RStudio의 관계는 자동차의 **엔진(R)**과 이를 운전하는 도구들(가속 페달, 운전대 등)에 비유할 수 있습니다. 즉, R은 데이터를 처리하는 강력한 엔진이고, RStudio는 이를 더 쉽게 사용할 수 있게 해주는 도구입니다.
2. RStudio의 4개 기본 창
- RStudio는 네 가지 주요 창을 제공합니다. 처음에는 세 개가 기본으로 보이고, 네 번째 창은 사용자가 필요에 따라 열 수 있습니다.
- 콘솔(Console): R에서 명령어를 입력하고 실행하는 공간입니다. 명령어를 직접 입력하면 R이 해당 명령을 실행합니다.
- 소스 편집기(Source Editor): 스크립트를 작성하고 저장하는 공간입니다. 스크립트는 나중에 재현하거나 다른 사람과 공유할 수 있습니다. 편집기에서 작성한 코드를 콘솔로 보내 실행할 수 있습니다.
- Environment 창: 현재 세션에 로드된 모든 데이터를 관리합니다. 데이터 객체를 쉽게 보고, 저장하며, 스프레드시트와 유사한 방식으로 데이터를 탐색할 수 있습니다. 또한, History 탭에서는 이전에 사용한 명령어를 추적하고 재실행할 수 있습니다.
- Files, Plots, Packages, Help 창:
- Files: 작업 중인 파일을 관리할 수 있습니다.
- Plots: 생성한 시각 자료가 표시됩니다.
- Packages: 설치된 패키지를 관리하고 설치된 패키지의 업그레이드를 처리할 수 있습니다.
- Help: R과 RStudio에 관한 도움말을 제공합니다.
3. RStudio의 주요 기능
- 단축키: RStudio는 다양한 단축키를 제공하여 사용자가 효율적으로 작업할 수 있도록 돕습니다. ‘Keyboard Shortcuts Help’를 통해 자세히 확인할 수 있습니다.
- R 콘솔과 소스 편집기 연동: 소스 편집기에서 코드를 작성하고 실행하면, 콘솔 창에 해당 코드가 자동으로 나타납니다. 이를 통해 분석 작업을 효율적으로 진행할 수 있습니다.
- 데이터 시각화: RStudio에서 플롯을 생성하여 데이터 시각화 작업을 쉽게 할 수 있습니다. tidyverse와 같은 패키지 라이브러리를 통해 강력한 데이터 분석 도구를 사용할 수 있습니다.
RStudio를 사용해야 하는 경우
데이터 애널리스트는 분석의 각 단계에서 많은 도구를 사용해 작업합니다. 목표를 달성하기 위해 스프레드시트 프로그램에서 작업하거나 SQL에서 데이터베이스를 사용해야 할 수도 있습니다. 이 읽기 자료에서는 다른 도구보다 R과 RStudio가 적합한 경우를 살펴봅니다.
RStudio를 사용하는 이유
애널리스트의 핵심 업무 중 하나는 원시 데이터를 정확하고 유용하고 흥미로운 정보로 변환하는 것입니다. 그런데 원시 데이터가 복잡하면 변환하기가 까다로울 수 있습니다. R과 RStudio는 상대적으로 스프레드시트에서 처리하기 어려운 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 또한 RStudio에서는 여러 데이터 세트를 대상으로 작업을 쉽게 재현할 수 있습니다. 코드를 입력하면 간단하게 새로운 데이터 세트를 로드하고 스크립트를 다시 실행합니다. 또한 RStudio에서는 더 상세한 시각화 자료를 생성할 수 있습니다.
RStudio가 빛을 발하는 경우
데이터가 여러 카테고리 또는 그룹으로 흩어져 있다면 분석 내용을 관리하고 추세를 시각화하고 그래픽을 만들기가 어려울 수 있습니다. 게다가 작업해야 하는 데이터의 그룹이 많을수록 작업은 더욱 어려워집니다. 그럴 때는 RStudio를 사용하면 됩니다.
전국에 있는 모든 도시의 판매 데이터를 분석한다고 가정해봅시다. 그룹이 매우 다양하고 각 그룹에 속한 데이터도 아주 많습니다. 이 경우 각 그룹은 도시에 해당합니다.
이때 RStudio에서 다음의 몇 가지 방법을 따르면 도움이 됩니다.
- RStudio에서는 기본적인 코드를 사용해 그룹별로 특정 분석 단계를 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 예에서는 모든 도시의 연간 평균 판매 데이터를 계산할 수 있습니다.
- RStudio에서는 데이터 시각화 자료를 유연하게 생성할 수 있습니다. 면 분할 등의 플로팅 기능을 사용하여 도시 간 차이를 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 이 기능은 나중에 자세히 알아봅니다.
- RStudio를 사용하면 그룹별 요약 통계나 심지어 시각화된 플롯의 출력까지 자동으로 생성할 수 있습니다.
이 수료증 과정에서 R과 RStudio에 관해 자세히 배우다 보면 데이터 분석 도구로 RStudio를 선택해야 하는 상황을 더욱 잘 판단할 수 있게 됩니다.
추가 정보
- The Advantages of RStudio: RStudio가 R의 인터페이스로 많은 애널리스트의 선호를 받는 몇 가지 이유를 설명하는 웹페이지입니다. 사용 편의성, 그래픽 접근성 등 데이터 분석에 RStudio를 사용할 때의 장점을 알아볼 수 있습니다.
- Data analysis and R programming: R과 RStudio 사용자를 위한 데이터 분석과 R 프로그래밍에 관한 온라인 기초 자료입니다. R과 RStudio 사용의 장점에 관한 자세한 설명 목록도 포함되어 있습니다. RStudio 설정에 유용한 가이드도 찾을 수 있습니다.