여정
R 프로그래밍 배우기
무료로 진행하는 인터랙티브 온라인 R 강의입니다. 매 강의마다 직접 R 코드를 작성하며 vector, data frame, 함수, 시각화, 기초 통계까지 다루고, factor가 예상 밖으로 동작할 때는 AI 힌트가 도와줍니다. 수료하면 무료 수료증도 드립니다.
15,706+ 명의 codders가 등록함
- 초보자 환영
AI 코딩 도우미
실습 중심의 대화형 강의
모든 레슨에 음성 나레이션 제공
지식을 확인하는 퀴즈
무료 수료증
커리큘럼
섹션 1
기초
섹션 시작하기시작펼치기접기필수 개념과 기본 기술로 튼튼한 기반을 마련하세요R 소개
3 개 강의216- 01R이란 무엇인가요?챌린지
- 02Hello World챌린지퀴즈
- 03R의 주석퀴즈
변수와 데이터 타입
8 개 강의656- 01숫자형 데이터 타입챌린지퀴즈
- 02정수형 데이터 타입퀴즈
- 03문자형 데이터 타입챌린지퀴즈
- 04논리형 데이터 타입챌린지퀴즈
- 05데이터 타입 확인하기챌린지퀴즈
- 06명명 규칙퀴즈
- 07결측치: NA챌린지퀴즈
- 08요약 - 변수 생성챌린지
연산자 파트 1
5 개 강의534- 01산술 연산자챌린지퀴즈
- 02정수 나눗셈과 나머지 연산챌린지퀴즈
- 03할당 연산자챌린지퀴즈
- 04요약 - 간단한 수학챌린지
- 05비교 연산자챌린지퀴즈
연산자 파트 2
5 개 강의534- 01논리 연산자 (AND, OR)챌린지퀴즈
- 02논리 연산자 파트 2 (NOT)챌린지퀴즈
- 03복습 - 간단한 논리챌린지
- 04벡터화된 논리 파트 1챌린지퀴즈
- 05벡터화된 논리 파트 2챌린지퀴즈
의사 결정
4 개 강의426- 01If 문챌린지퀴즈
- 02If - Else 문챌린지퀴즈
- 03복습 - 간단한 계산기챌린지
- 04중첩 If - Else 문챌린지퀴즈
기본 입출력
7 개 강의741- 01Print 출력챌린지퀴즈
- 02Cat으로 출력하기챌린지퀴즈
- 03변수를 이용한 출력챌린지퀴즈
- 04readline()으로 입력 읽기챌린지퀴즈
- 05형 변환 기초챌린지퀴즈
- 06요약 - 나이 계산기챌린지
- 07요약 - 참 또는 거짓챌린지
비용 분할 계산기
프로젝트5 개 강의1- 01환영 메시지챌린지
- 02사용자 입력 받기프로젝트
- 03팁과 총액 계산하기프로젝트
- 04금액 나누기프로젝트
- 05형식화된 출력 (sprintf)프로젝트
반복문
8 개 강의849- 01For 문챌린지퀴즈
- 02While 문챌린지퀴즈
- 03Break 문챌린지퀴즈
- 04Next (Continue)챌린지퀴즈
- 05복습 - 팩토리얼챌린지
- 06시퀀스 생성 (seq, :)챌린지퀴즈
- 07중첩 반복문챌린지퀴즈
- 08복습 - 동적 입력챌린지
함수
6 개 강의633- 01함수 선언하기챌린지퀴즈
- 02함수 인자챌린지퀴즈
- 03반환값챌린지퀴즈
- 04복습 - Sigma 함수챌린지
- 05복습 - Validation 함수챌린지
- 06기본 매개변수 값챌린지퀴즈
색다른 FizzBuzz
프로젝트4 개 강의1- 01게임 개요챌린지
- 02FizzBuzz 함수프로젝트
- 03숫자 반복하기프로젝트
- 04새로운 규칙 추가하기프로젝트
벡터
7 개 강의742- 01c() 함수로 벡터 생성하기챌린지퀴즈
- 02벡터 요소에 접근하기챌린지퀴즈
- 03벡터 수정하기챌린지퀴즈
- 04벡터 연산챌린지퀴즈
- 05요약 - 가격 벡터챌린지
- 06요약 - 역순 벡터챌린지
- 07이름이 지정된 벡터챌린지퀴즈
시퀀스 반복하기
4 개 강의433- 01벡터 요소 반복하기챌린지퀴즈
- 02seq_along() 사용하기챌린지퀴즈
- 03문자 반복하기 (strsplit)챌린지퀴즈
- 04문자열 조작 함수챌린지퀴즈
벡터 심화
4 개 강의436- 01벡터 슬라이싱과 인덱싱챌린지퀴즈
- 02논리형 인덱싱챌린지퀴즈
- 03벡터 연산과 리사이클링챌린지퀴즈
- 04%in% 연산자챌린지퀴즈
R의 리스트
5 개 강의534- 01리스트 생성하기챌린지퀴즈
- 02리스트 요소에 접근하기챌린지퀴즈
- 03리스트 수정하기챌린지퀴즈
- 04이름이 지정된 리스트챌린지퀴즈
- 05요약 - 제품 리스트챌린지
최종 도전 과제
3 개 강의3- 01평면 별 피라미드챌린지
- 02패턴 찾기챌린지
- 03무엇을 살까챌린지
Coddy에서 R 프로그래밍을 배우는 이유
- 브라우저에서 실제 R 코드를 실행하세요. R 설치도, RStudio 설정도 필요 없습니다. 각 레슨은 R 스크립트를 서버에서 실행해 출력값과 기본 그래프까지 즉시 보여줍니다.
- 데이터 분석에서 실제로 쓰이는 방식 그대로의 R: 벡터와 리스트, 데이터 프레임, 인덱싱과 필터링, 함수, apply 계열 함수, 기초 통계, 그리고 데이터 불러오기와 요약. 모든 분석가와 데이터 사이언티스트에게 필요한 R의 기초입니다.
- AI 힌트가 정답을 알려주지 않으면서 R 에러를 고치고 알쏭달쏭한 경고 메시지를 읽도록 도와줍니다. 덕분에 factor 관련 함정이나 recycling 규칙처럼 흔히 걸려 넘어지는 부분이 오히려 배우는 순간이 됩니다.
- 과정을 마치면 무료 R 프로그래밍 수료증이 발급됩니다. R 활용 능력이 기본 요건인 애널리스트, 데이터 사이언스, 통계 리서치 직무에서 신뢰할 만한 증빙이 됩니다.
R 프로그래밍 학습에 대한 자주 묻는 질문
R 프로그래밍은 배우기 쉬운가요?
R에는 처음 배우는 사람을 당황하게 하는 몇 가지 특징이 있습니다 — 1부터 시작하는 인덱싱, 벡터화된 연산, factor 같은 것들이죠. 하지만 핵심은 단순하고, 특히 스프레드시트를 다뤄본 적이 있다면 더 쉽게 느껴집니다. 이 강의는 R을 작은 단계로 나누어 실습 위주로 소개하기 때문에, 이런 특징들이 함정이 아닌 R만의 장점처럼 느껴지게 됩니다.
R 프로그래밍은 어디에 쓰이나요?
R은 통계, 데이터 분석, 학술 연구의 공용어입니다. 생물정보학, 계량경제학, 사회과학, 금융을 비롯해 데이터를 불러오고 통계 모델을 돌리고 차트를 그려야 하는 거의 모든 분야에서 폭넓게 쓰이죠. R을 둘러싼 패키지 생태계, 특히 tidyverse와 ggplot2는 R의 가장 큰 강점 중 하나입니다.
R을 배우는 데 얼마나 걸리나요?
변수, 벡터, data frame, 기본 plotting 같은 R 기초는 매일 연습하면 1~2주면 익힙니다. data wrangling, 통계 모델, ggplot2까지 자연스럽게 다루려면 보통 1~3개월이 걸리고요. 그 위에 bioinformatics, 금융, 사회과학 같은 도메인 깊이는 실제 프로젝트를 통해 쌓아 올리는 식입니다.
데이터 사이언스를 하려면 R과 Python 중 뭘 배워야 할까요?
둘 다 좋습니다. R은 통계를 위해 만들어진 언어라 통계 모델링, 학술 연구, 탐색적 분석에서는 여전히 따라올 게 없습니다. Python은 더 범용적인 선택지로, machine learning과 엔지니어링 생태계가 더 강력합니다. 많은 데이터 과학자가 둘 다 다루며 작업에 맞춰 골라 씁니다. 통계가 우선이라면 R부터 시작하세요.
R을 온라인에서 무료로 배울 수 있나요?
네. 인터랙티브 R 강의는 무료입니다 — 전체 레슨, R 코딩 연습 문제, 퀴즈, 그리고 수료증까지 모두 포함됩니다. R 코드는 서버에서 실행되기 때문에, 코드를 작성하기 시작하는 데 R이나 RStudio를 로컬에 설치할 필요가 없습니다.
R 강의를 마치면 수료증을 받나요?
네. R 프로그래밍 코스를 마치면 무료 수료증이 발급됩니다. 검증 가능한 증빙이라 이력서에 추가하거나, 그동안 만든 분석 프로젝트나 노트북과 함께 LinkedIn에 공유할 수 있습니다.
