데이터 분석 오픈소스로 자주 언급되고 있는 R 언어를 소개해 드립니다.
R
데이터 분석을 Programming을 접목시켜 효율적으로 하기위한 많은 언어들이 이미 준비되어 있지만
이 입문단계를 방해하는 요소가 높은 난이도라고 생각됩니다.
R 언어는 비교적 다른 언어와 다르게 많은 차이점이 있고, 이 차이점은 데이터 분석관점에서 쉽게 접근하기 위한 접근방법에 있다고 생각되는데요.
프로그래밍에 대한 사전지식들을 많이 알지 못하더라도 충분히 습득할 수 있도록 설계가 되어 있고, 데이터핸들링의 전 과정을 준비하기 전 프로토타입을 만들기도 용이하다는 이점들이 있다고 생각합니다.
오픈소스
R은 오픈소스이며 때문에 많은 사용자들이 있고, 그 사용자들의 입장에서 편의성을 증대시키기위한 패키지를 만들고 배포하기 때문에 User에게 가까운 언어로서 발달하고 있습니다.
이러한 장점이 오픈소스 생태계의 가장 큰 장점으로 볼 수 있어요.
본 코스에 대하여
이 코스는 R을 배우려고 하는 초급, 입문자분들께 조금이라도 도움이 되기 위해서 준비하였으며, 이 코스를 준비하는 필자 역시
본 코스자료를 준비하면서 R언어를 배우며 복습하고 있습니다.
따라서 코스자료를 참고중 궁금증과 질문은 물론이며, 의견이나 조언을 전달하고 싶다면 편하게 댓글로 작성해주시기 바랍니다.
Reference
작성된 글들은 많은 책들과 기사 그리고 인터넷의 수많은 웹사이트 글 들을 참조하여 나름대로 정리한 결과입니다.
책의 경우는 아래의 책들을 상당수 참조하였습니다.
R Cookbook - 인사이트 (저자 폴 티터, 역자 이제원)
R Graphics Cookbook - 인사이트 (저자 윈스턴 챙, 역자 이제원)
손에 잡히는 R 프로그래밍 - 한빛미디어 (저자 가렛 그롤먼드, 역자 이준용)
R과 Knitr를 활용한 데이터 연동형 문서 만들기 - 에이콘출판 (저자 고석범)
R까기 2 - 느린생각 (저자 박찬성)
웹사이트의 글을 참조하였을 땐 각 모듈 및 토픽 마지막에 링크를 출처로 남기도록 하겠습니다.
