R 무료 강의 독학 계획: 4주 동안 코드가 남는 공부법

R 무료 강의를 여러 편 봐도 실행한 코드와 결과물이 남지 않으면 다음 학습으로 이어가기 어렵습니다. 강의 한 편마다 실행 파일, 짧은 메모, 바꿔 본 예제 하나를 남기는 방식으로 시청과 실습을 연결합니다.

4주 목표는 CSV 한 개를 불러와 구조를 확인하고, 필요한 행과 열을 정리한 뒤 기본 그래프를 만드는 것입니다. 하루 30~60분을 기준으로 시청과 실습 시간을 비슷하게 배분합니다.

시작 전 폴더부터 만듭니다

프로젝트 폴더 안에 scripts, data, output, notes를 만듭니다. 영상마다 새 파일을 흩어 놓지 않고 날짜와 주제를 파일명에 넣습니다.

r-study/
├─ scripts/
├─ data/
├─ output/
└─ notes/

1주차: 설치와 기본 객체

첫 주에는 R과 IDE를 설치하고 스크립트 실행, 객체 생성, 함수 호출을 익힙니다. 숫자·문자·논리형 벡터를 직접 만들고 class(), length(), str() 결과를 기록합니다.

완료 기준은 새 스크립트를 만들고 저장한 뒤 다시 열어 같은 결과를 재현하는 것입니다. 단축키를 외우는 것보다 코드가 파일에 남는 흐름을 먼저 익힙니다.

2주차: 데이터 구조와 선택

벡터, 리스트, 행렬, 데이터프레임을 같은 예제로 비교합니다. 데이터프레임에서는 열 선택, 조건에 맞는 행 선택, 새 열 계산을 한 번씩 실행합니다.

students <- data.frame(
  name = c("민지", "현우", "서연"),
  score = c(82, 91, 76)
)

students[students$score >= 80, ]

완료 기준은 위 코드를 보지 않고 다시 작성하는 것이 아닙니다. 데이터가 바뀌어도 어떤 구조와 선택 방법을 써야 하는지 설명할 수 있으면 됩니다.

3주차: 조건문·반복문·패키지

조건문으로 합격 여부를 만들고, 반복문으로 여러 값의 중간 결과를 출력합니다. 같은 결과를 벡터 연산으로도 만들어 두 방식의 차이를 비교합니다.

install.packages()와 library()의 차이를 익힌 뒤 dplyr와 ggplot2를 불러옵니다. 함수가 보이지 않는 오류를 일부러 재현하고 해결 과정을 메모하면 실제 과제에서 도움이 됩니다.

4주차: 파일 입력부터 그래프까지

공공데이터나 직접 만든 작은 CSV를 불러옵니다. dim(), names(), str(), head()로 구조를 확인하고 필요한 열 두세 개만 사용합니다.

마지막 과제는 질문 한 개, 정리 코드, 그래프 한 개, 결과 해석 세 문장으로 구성합니다. 화려한 분석보다 다른 날 다시 실행해 같은 결과가 나오는지가 중요합니다.

강의 한 편을 공부하는 4단계

1. 강의를 보기 전에 제목으로 결과를 예상합니다.
2. 시청하며 코드를 직접 입력합니다.
3. 변수 이름과 값 하나를 바꿉니다.
4. 오류와 결과를 두세 문장으로 기록합니다.

주간 복습에서는 재현 여부를 봅니다

주말에는 강의를 다시 재생하기 전에 저장한 스크립트를 새 R 세션에서 실행합니다. 이전 세션에 남아 있던 객체에 기대지 않고 파일 처음부터 끝까지 실행되어야 합니다.

멈춘 줄이 있다면 객체 없음, 패키지 없음, 파일 경로, 자료형 가운데 하나로 원인을 분류합니다. 다음 주 계획은 시청하지 못한 영상 수가 아니라 다시 실행되지 않은 코드부터 배정합니다.

무료 자료를 여러 개 섞지 않는 법

기본 커리큘럼 하나를 중심으로 정하고 부족한 주제만 다른 자료로 보완합니다. 설치는 A 강의, 벡터는 B 강의, 그래프는 C 강의처럼 매번 기준을 바꾸면 용어와 예제가 이어지지 않습니다.

무료 강의와 함께 볼 읽기 자료가 필요하다면 R 기초 공략집 — 데이터 분석을 위한 R 프로그래밍 입문의 25강 가운데 이번 주 주제에 해당하는 단원만 골라 공부표에 넣으면 됩니다.