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목적

• Data Science에 관심이 있는 연구자와 R 개발자를 위한 사이트로 R Markdown으로 구현

• RStudio사를 중심으로 발전하고 있는 다양한 최신 R 기술과 Tidyverse와 tibble List Column 등 새로운 프로그래밍 방식 등 R 프로그래밍을 활용한 대용량 데이터의 Best Practice 소개

• R을 통계분석툴 뿐 아니라 다양한 데이터 관련 애플리케이션(리포팅, 인터렉티브한 대시보드, PDF, PPT, Blog, book 등의 다양한 시각화 자료)의 개발툴로 사용하는 툴인 R Markdown과 Shiny을 소개

• 궁극적으로 Reproducible Research를 구현하는 Best Practice를 발굴

• 이를 위해 RStudio사가 제공하는 R package Cheat Sheet과 각종 자료를 활용

과정 구성

• Introduction (2 hour ***)

  • Data Science and Big data Analysis (20 minutes)

  • Git and Github in RStudio for version control and Collaboration (10 minute)

  • Base R (1 hour)

• Data Visualization with ggplot2 (30 minutes)

• Data Wrangling in the Tydiverse way (2 hours ***)

  • Data Structure & Tidy Data (10 minute)

  • Data Wrangling with R (1.5 hour)

• Data Analysis with Tibble & list column (2 hours)

  • Function

  • Apply functions with purrr

  • Nest data & List Column

• File handling (30 minutes ***)

  • Data import with readr
  • file & directory

• Getting data on the web (30 minutes)

  • Intro to Restful API (Exercise with Euro stat data)
  • CSV, XML, JSON

• Exercise (2.5 hour)

  • 국토교통부 아파트 실거래가 데이터 (2 hour ***)

  • 네이버 주가정보 크롤링(1 hour)

• High Performance R programming (1.5 hour ***)

  • Parallelization with foreach, parallel, multidplyr

  • data.table Package

  • Fast On-Disk Format for Data Frames, feather

  • Rdata

• BIG data Analysis (2.5 hour ***)

  • Big data Stratege (20 minutes)

  • Working with Big Data in R (1 hour)

  • Using Database with RSQLite and MonetDB

  • Exercise with Flight Dataset (1 hour)

• General-purpose Distributed Cluster-computing framework (20 minutes)

  • Spark, with sparklyr

  • Machine Learning with H2o

• R applications (3 hours)

  • Reproducible Research with R markdown (between each topic)

  • Interactive web with Shiny (1.5 hours)

• Text mining (3 hours)

핵심 내용

Reference

• R for Data Science - Grolemund, Wickham - O’Reilly, 2016

• Advanced R - Wickham - Chapman and Hall/CRC, 2014

• R Packages - Wickham - O’Reilly, 2015

• Stat545.com

Software

• R / RStudio

• git & github

Contact Information

• dookyung.kim74@gmail.com

Developing Tool of this site

• This site is developed with RStudio IDE using Rmarkdown.