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Johns Hopkins University

R 프로그래밍

Johns Hopkins University via Coursera

Overview

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이 과정에서는 R로 프로그래밍하는 방법과 효과적인 데이터 분석을 위해 R을 사용하는 방법을 배웁니다. 통계 프로그래밍 환경에 필요한 소프트웨어를 설치 및 구성하는 방법과 고급 통계 언어로 구현되는 일반적인 프로그래밍 언어 개념을 설명합니다. 이 과정은 R 프로그래밍, R로 데이터 읽기, R 패키지 액세스, R 함수 작성, 디버깅, R 코드 프로파일링, R 코드 구성 및 주석 달기를 포함하는 통계 컴퓨팅의 실제 문제를 다룹니다. 통계 데이터 분석의 주제는 실제 사례를 제공합니다.

Syllabus

  • 1주차: 배경, 시작하기, 너트와 볼트
    • 이번 주에는 R을 시작하는 데 필요한 기본 사항을 다룹니다. 배경 자료 강의에는 과정 역학에 대한 정보와 R 설치에 대한 일부 비디오가 포함되어 있습니다. 1주차 비디오에서는 R 및 S의 역사를 다루고 R의 기본 데이터 유형을 살펴보고, 데이터를 읽고 쓰는 기능을 설명합니다. 나열된 순서대로 비디오를 시청하는 것이 좋지만 순서대로 시청하지 않아도 스토리라인이 끊기지는 않습니다.
  • 2주차: R을 사용한 프로그래밍
    • R 프로그래밍 2주차에 오신 것을 환영합니다. 이번 주에는 강의에서 제어 구조 및 기능과 같은 주요 주제를 본격적으로 다룹니다. 또한 이번 주에 마감되는 이 과정의 첫 번째 프로그래밍 과제도 소개합니다.
  • 3주차: 루프 함수 및 디버깅
    • 이제 중간 지점이기도 한 R 프로그래밍의 세 번째 주에 들어섰습니다. 이번 주 강의에서는 R의 루프 기능과 디버깅 도구에 대해 설명합니다. R의 이러한 측면은 R을 대화식 작업과 더 긴 코드 작성 모두에 유용하게 만들므로 실제로 일반적으로 사용됩니다.
  • 4주차: 시뮬레이션 및 프로파일링
    • 이번 주에는 시뮬레이션 연구를 수행하기 위한 기초 역할을 하는 R에서 데이터를 시뮬레이션하는 방법을 다룹니다. 또한 R 기능이 실행되는 방식에 대한 자세한 정보를 수집하고 해결할 수 있는 병목 현상을 식별할 수 있는 R의 프로파일러를 다룹니다. 프로파일러는 프로그램을 최적화하는 데 도움이 되는 핵심 도구입니다. 마지막으로, 개인적으로 R에서 가장 유용한 함수라고 생각하는 str 함수를 다룹니다.

Taught by

Jeff Leek, PhD

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