첫째마당 R이랑 친해지기 01 안녕, R? 01-1 R이 뭔가요? - R 이해하기 01-2 R이 강력한 이유 02 R 데이터 분석 환경 만들기 02-1 R과 R 스튜디오 설치하기 02-2 R 스튜디오와 친숙해지기 02-3 프로젝트 만들기 02-4 유용한 환경 설정 03 데이터 분석을 위한 연장 챙기기 03-1 변하는 수, ‘변수’ 이해하기 03-2 마술 상자 같은 ‘함수’ 이해하기 03-3 함수 꾸러미, ‘패키지’ 이해하기 둘째마당 본격 실습! 데이터 갖고 놀기 04 데이터 프레임의 세계로! 04-1 데이터는 어떻게 생겼나? - 데이터 프레임 이해하기 04-2 데이터 프레임 만들기 - 시험 성적 데이터를 만들어 보자! 04-3 외부 데이터 이용하기 - 축적된 시험 성적 데이터를 불러오자! [정리하기] 05 데이터 분석 기초! - 데이터 파악하기, 다루기 쉽게 수정하기 05-1 데이터 파악하기 05-2 변수명 바꾸기 05-3 파생변수 만들기 [정리하기] [분석 도전!] 06 자유자재로 데이터 가공하기 06-1 데이터 전처리 - 원하는 형태로 데이터 가공하기 06-2 조건에 맞는 데이터만 추출하기 06-3 필요한 변수만 추출하기 06-4 순서대로 정렬하기 06-5 파생변수 추가하기 06-6 집단별로 요약하기 06-7 데이터 합치기 [정리하기] [분석 도전!] 07 데이터 정제 - 빠진 데이터, 이상한 데이터 제거하기 07-1 빠진 데이터를 찾아라! - 결측치 정제하기 07-2 이상한 데이터를 찾아라! - 이상치 정제하기 [정리하기] 08 그래프 만들기 08-1 R로 만들 수 있는 그래프 살펴보기 08-2 산점도 - 변수 간 관계 표현하기 08-3 막대 그래프 - 집단 간 차이 표현하기 08-4 선 그래프 - 시간에 따라 달라지는 데이터 표현하기 08-5 상자 그림 - 집단 간 분포 차이 표현하기 [정리하기] [꿀팁 01] 초보자가 자주 하는 실수 [꿀팁 02] 에러 메시지 이해하기 셋째마당 실전! 데이터 분석 프로젝트 09 데이터 분석 프로젝트 - ‘한국인의 삶을 파악하라!’ 09-1 ‘한국복지패널데이터’ 분석 준비하기 09-2 성별에 따른 월급 차이 - “성별에 따라 월급이 다를까?” 09-3 나이와 월급의 관계 - “몇 살 때 월급을 가장 많이 받을까?” 09-4 연령대에 따른 월급 차이 - “어떤 연령대의 월급이 가장 많을까?” 09-5 연령대 및 성별 월급 차이 - “성별 월급 차이는 연령대별로 다를까?” 09-6 직업별 월급 차이 - “어떤 직업이 월급을 가장 많이 받을까?” 09-7 성별 직업 빈도 - “성별로 어떤 직업이 가장 많을까?” 09-8 종교 유무에 따른 이혼율 - “종교가 있는 사람들이 이혼을 덜 할까?” 09-9 지역별 연령대 비율 - “노년층이 많은 지역은 어디일까?” 넷째마당 R로 하는 다양한 데이터 분석의 세계 10 텍스트 마이닝 10-1 힙합 가사 텍스트 마이닝 10-2 국정원 트윗 텍스트 마이닝 11 지도 시각화 11-1 미국 주별 강력 범죄율 단계 구분도 만들기 11-2 대한민국 시도별 인구, 결핵 환자 수 단계 구분도 만들기 12 인터랙티브 그래프 12-1 plotly 패키지로 인터랙티브 그래프 만들기 12-2 dygraphs 패키지로 인터랙티브 시계열 그래프 만들기 13 통계 분석 기법을 이용한 가설 검정 13-1 통계적 가설 검정이란? 13-2 t 검정 - 두 집단의 평균 비교 13-3 상관분석 - 두 변수의 관계성 분석 14 R Markdown으로 데이터 분석 보고서 만들기 14-1 신뢰할 수 있는 데이터 분석 보고서 만들기 14-2 R 마크다운 문서 만들기 15 R 내장 함수, 변수 타입과 데이터 구조 15-1 R 내장 함수로 데이터 추출하기 15-2 변수 타입 15-3 데이터 구조 [정리하기] 16 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법 15-1 집중할 방향 정하기 15-2 데이터 분석 기술을 효율적으로 익히는 방법 15-3 오픈 소스 생태계와 어울리기 정답 찾아보기