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R

• awesome-r.com
• R – 체계적 위험 척도 베타 계수 자동 계산
• The easiest way to learn R programming and data science
• mrkevinna.github.io crawler, 시각화, 기계학습, 분류모형, ...
• 김형준
• pubdata.tistory.com/category/Lecture_R
• SAS vs. R (vs. Python) – which tool should I learn?
• bcho.tistory.com/category/빅데이타/R
• Choosing R or Python for data analysis? An infographic
  • R vs. Python
• R vs Python part 1 why R?
• R vs Python part 2 why Python?
• Ending the R vs Python war
• R vs Python: What’s The Difference? The challenge under ten categories
• R vs Python: head to head data analysis
• R vs Python: Which is better for Data Science?
• R vs. Python for Data Science
• Python vs R: 4 Implementations of Same Machine Learning Technique - Data Science Central
• R is for Research, Python is for Production | R-bloggers
• R is for Research, Python is for Production | R-bloggers
• Data science with R
  • 1. 오해
  • 2. 데이터 시각화
  • 3. 최적화
  • 4. 멀티 터치 기여도 모델
  • 5. 크로스 디바이스 매칭(Cross Device Matching)
  • 6. RTB란?
• Accelerating Analysis with Parallelism
• Parallelism, R, and OpenMP
• GPU-Accelerated R in the Cloud with Teraproc Cluster-as-a-Service
• R and openMP: boosting compiled code on multi-core cpu-s
• Multi-threaded R
• R IN A 64 BIT WORLD
• Hacking “Chutes and Ladders” using R
• R at Microsoft
  • Galaxy classification: a data science workflow with Microsoft R Server 9
• Mortgages Are About Math: Open-Source Loan-Level Analysis of Fannie and Freddie
• Big data analysis with R and Apache Tajo (in Korean)
• Applied Spatial Data Science with R
• THE VECTOR SPACE OF THE POLISH PARLIAMENT IN PICTURES
• How to perform Twitter analytics in R
• Neural Network for Concrete Strength using R
• Build your own neural network classifier in R
• 신경망과 회귀분석 비교하기 (Neural Net vs. Regression)
• Ordinal Regression as a Model for Signal Detection | R-bloggers
• A Semi-Supervised Classification Algorithm using Markov Chain and Random Walk in R
• Tufte in R
• Exploring the Demographics of Ferguson, Missouri
• 5 New R Packages for Data Scientists
• Application of PageRank algorithm to analyze packages in R
• 고석범 의사 “통계용 언어 R, 오피스처럼 써볼까요?”
• Build a web scraper for a literature search – from soup to nuts
• Quick Hit: Scraping javascript-“enabled” Sites with {htmlunit}
• Webscraping with R – from messy & unstructured to blisfully tidy
• Web Scraping in R - Scrapingdog
• ANIMATED LOGISTIC MAPS OF CHAOTIC SYSTEMS IN R
• Fascinating Chaotic Sequences with Cool Applications
• Using Bayes Factors to Get the Most out of Linear Regression: A Practical Guide Using R
• 디블로터
  • ① “출발, 데이터 저널리즘 스터디”
  • ②데이터 정제 실습, ‘공유 많은 시간대’ 찾기
  • ③‘ggplot2’로 데이터 시각화하기
  • ④‘ggmap’으로 지도를 그려보자
  • ⑤데이터 과학 입문 + ‘니터’ 입문
  • ⑥‘말끔한 데이터’란?
  • ⑦선형회귀와 감자칩, R 마크다운
  • ⑨네이버가 좋아하는 뉴스, 분석해보니
    • 네이버 주요뉴스 기사배열이력 스크랩
  • ⑩‘니터’ 활용법 정리
  • ⑪인터랙티브 차트도 손쉽게…‘플로틀리’ 패키지
  • ⑫어느 인포그래픽이 더 적절할까?
  • ⑬시간 처리를 편리하게…‘루브리데이트’ 패키지
  • ⑭R에서 만든 반응형 차트를 웹으로, ‘플로틀리’
• A Quine in R
• 데이터 과학의 첫걸음: R 맛보기
• James Bond movies
• Good Practices for Writing R Packages
• R프로그래밍(R (3.2.1)버전)
• bayesianR
• R 로 하는 Bayesian 추론 기초 - 마코프 체인, 몬테카르로 시뮬레이션, 베이지안 회귀분석 - YouTube
• R과 파이썬을 활용한 호텔 이용 후기를 모아서(크롤링하여) 분석하기
• 웹에서 하는 R 통계
  • 웹에서 클릭만으로 하는 R 메타분석
• Handling Time Data
• Tidy Time Series Analysis, Part 3: The Rolling Correlation
• 상관 계수 시각화
• Mathematical Annotation in R
• Export a graph to .eps file with R
• Hierarchical Linear Model
• Launch Your Career in Data Science A nine-course introduction to data science, developed and taught by leading professors
• using r from ipython
• datascienceschool/rpython 설치 및 실행
• Data Journalism with R at FiveThirtyEight
• R을 활용한 데이터 분석 #1 – R, 그것이 알고 싶다!
• R을 활용한 데이터 분석 #2 실제 분석 과정
• R을 활용한 데이터 분석 #3 –재현성과 실행 가능성
• R (1) 일원분산분석(one-way ANOVA) : aov()
• 분산분석(ANOVA)의 직관적 이해
• R 유니코드, 인코딩
• R Notebooks
• R 노트북을 써보았다: 간단한 PCA
• 정확한 처리 효과 분석을 위한 성향점수분석(PSA)
• Learn R Programming Language The Definitive Guide
• Why Type 1 errors are more important than Type 2 errors (if you care about evidence)
• 불리는 패키지가 없습니다 해결 방법
• NumPy for R (and S-Plus) users
• Credit Risk Modeling in R
  • Crosstable, Histogram, Outlier
  • 2. Missing data processing
  • 3. Splitting the data set, Confusion matrix
• fivethirtyeight: Data and Code Behind the Stories and Interactives at 'FiveThirtyEight'
• R로 간단하게 알아보는 K-Nearest Neighbor Algorithm ( KNN)
• R에서 기본 내장 graphics package를 이용한 데이터 시각화
• 데이터사우르스가 알려주는 데이터 시각화의 중요성 - YouTube
• BBC Visual and Data Journalism cookbook for R graphics
• How the BBC Visual and Data Journalism team works with graphics in R
• 능선 회귀(Ridge regression)에 대하여 1
• 능선회귀(Ridge regression)에 대하여 2 - λ 와 솔루션 β 의 관계
• Ridge Regression And Its Application
• Procedural Programming vs Functional Programming(I)
• 함수형 프로그래밍
• Google's R Style Guide
  • 구글 R 스타일 가이드(Google's R Style Guide)
• 개발자가 배우는 R
  • 1강
  • 2강, 객체 다루기
  • 3강, 데이터프레임과 파일 입출력
  • 4강, 데이터프레임 가공하기
  • 5강, 기초통계 함수 배워보기
  • 6강, 기초통계 함수 배워보기
  • 7강, 가설, 그래프 배워보기
• Mapping “France at night” with the new sf package
• 정치 민주화, 경제 민주화, 그리고 정보 민주화
• FLASK ON R (W. RETICULATE)
• An Introduction to Stock Market Data Analysis with R (Part 1)
• mindmap - R for big data
• R에서 car::vif() 함수를 이용한 분산팽창요인(Variance Inflation Factor) 구하기
• R에서 iteration 별 결과를 손쉽게 저장할 수 있는 replicate() 함수에 대해
• Running Pleasingly Parallel workloads using rxExecBy on Spark, SQL, Local and Localpar compute contexts
• MAC 시에라에서 한글 로케일 문제 해결하기
• R의 좌표계 변환하기
• COLOR QUANTIZATION IN R (W. IMAGER)
• How to Upgrade R Without Losing Your Packages
• R Studio Server 구축하기
• 예제 : 제네릭 함수와 전략 패턴
• Why R is Bad for You
• Introduction to Neurohacking In R
• rOpenSci Text Workshop 참석 후기
• R에서 행렬 간 이루어지는 다양한 곱셈에 대해 알아보기 (행렬의 곱셈, 하다마드 곱셈, 크로네커 곱셈)
• Data Cleaning and Wrangling With R
• 능선회귀분석 with R
  • 1. 데이터 마련하기
  • 2. 패라미터 추정하기
  • 3. Coefficient paths 그리기
  • 4. 베이지안 관점에서의 능선회귀분석
  • 5. Cross Validation을 통한 람다값 정하기
• Optimization with R
  • 1. Newton’s method를 통한 해찾기
  • 2. Newton’s method를 통한 최대값 찾기
  • 3. 2차 근사로서의 뉴턴 방법에 대하여(테일러 정리의 활용)
  • 4. 다변수 함수 최적화, 뉴턴법(Newton’s method) 적용 예제
  • 5. 뉴턴 방법을 사용한 로지스틱 회귀분석 모수 추정하기
• 감마(Gamma) 분포 MLE 최대우도추정 with R
  • 1. 감마 분포의 pdf에 관하여
  • 2. 적률법(MOM)을 통한 모수 추정
  • 3. 최대 가능도 추정량(Maximum Likelihood Estimator) 구하기
  • 4. MOME vs. MLE 의 비교 Bias와 MSE에 대하여
• Make your own R package!
  • 1. 준비작업
  • 2. R 패키지의 구조에 대하여
  • 3. DESCRIPTION 파일 설정
  • 4. 나만의 함수 추가하기 with roxygen2
  • 5. Imports, Suggests, and README.Rmd 에 대하여
  • 6. 함수 벡터화(Vectorized function)에 대하여
  • 7. R과 C 언어 연결하기
  • 8. C언어에서 recycling 구현과 functional programming
  • 9. C 함수 R 패키지에 넣기 native routines 등록에 대하여
• 베이지안 통계 with R
  • 1. 베타분포(Beta dist.)의 확률밀도함수(pdf)에 대하여
  • (번외편) 이산형 사전분포(descrete prior distribution)에 대하여
  • 2. 이항분포와 베타분포의 궁합! 켤레사전분포(Conjugate prior dist.)에 대하여
  • 3. 베타-이항분포(beta-binomial dist.)와 사후예측분포(posterior predictive dist.)에 대하여
• Calculating the Required Sample Size for a Binomial Test in R
• Simulation with R
  • 1. Metropolis-Hastings 난수추출 알고리즘에 대하여
  • 2. 깁스 표집(Gibbs sampling)을 사용한 다변량 정규분포 난수 생성
• R의 회귀분석계수 계산과정에 대하여 - gmp 패키지, 촐레스키(Cholesky) 분해, 그리고 QR 분해
• EM 알고리즘에 대하여(1) - Optimization with R
• EM 알고리즘의 ascent property에 대하여 - Optimization with R
• R 추천시스템
• Building a Recommendation System with Beer Data | R-bloggers
• Apriori Algorithm with R
• r-podcast.org
• 고객 구매주기 및 서비스 이탈 고객 판정
• 예제 : 제네릭 함수와 전략 패턴
• Splitting a continuous variable into equal sized group
• R Packages and Licenses by Task View
• Stanford Open Policing Project
• Don't use deep learning your data isn't that big
• READ MY FACE - DRAWING PORTRAITS WITH TEXT
• Mac 용 R에서 잘 읽지 못 하는 한글 파일을 잘 읽는 방법
• Concept of Bayesian data analysis with a coin example and rejection sampling
• Concept of Bayesian data analysis with a coin example and rejection sampling 한글
• Bayesian piecewise regression with Stan and Uncertainty quatification
• 아빠가 들려주는 통계
  • Competing Risk Model In R
• www.di.fc.ul.pt/~jpn/r
• R Statistical Programming Using MariaDB as the Background Database
• A Comprehensive Introduction to Working with Databases using R
• 틀리지 않는 법
• 논리 연산자 정리
• RSelenium 사용법
• Best practices of orchestrating Python and R code in ML projects
• Why Use Docker with R? A DevOps Perspective
• DOCKERIZING R BATCH SCRIPTS
• R로 웹 데이터를 가져오는 4가지 방법(은 크롤링)
• WHAT DO WE ASK IN STACK OVERFLOW
• 비동기 프로그래밍 WITH FUTURE (R-ADV WEEK1)
• R OO SYSTEMS (R-ADV WEEK2)
• METAPROGRAMMING (R-ADV WEEK3)
• JS and python in R (R-adv week4)
• R in the Windows Subsystem for Linux
• R에서 all.equal() 함수를 이용한 객체의 동일성 확인하기
• 변동계수의 개념과 R에서의 실습 변동계수(coefficient of variation, C.V)
• Coefficient of Determination (R-squared) Explained
• xwMOOC 데이터 과학
• R에서 Benchmarking 패키지를 이용한 자료포락분석(Data Envelopment Analysis) 이용하기
• Advanced R (1): Fast R & Table 만들기
• jamovi.org
  • jamovi for R: Easy but Controversial
• Building your own blockchain in R
  • Understanding Blockchains by Coding One in R
• 데이터로 본 아이돌 트렌드
• R을 활용한 그래프 작성하기
• Seeking signal in the midst of noise with R
• www.r-graph-gallery.com/network
• R 데이터 재구조화 reshape 패키지 melt(), cast() 함수
• How to reshape data in R: tidyr vs reshape2
• 10 not so intuitive things about programming with R
• R for Data Science online learning community
• 큰 자릿수의 정수를 csv 포맷으로 제대로 출력하기
• reading multiple csv files
• 하라는 연구는 안하고 - R이나 배우고
• Exploratory Data Analysis in R
• The Economist’s Big Mac Index is calculated with R
• Time Series Analysis - 1 | Time Series in R | Time Series Forecasting | Data Science | Simplilearn
• Time Series Analysis - 2 | Time Series in R | ARIMA Model Forecasting | Data Science | Simplilearn
• Data Science With R | Introduction to Data Science with R | Data Science For Beginners | Simplilearn
• R for Reproducible Scientific Analysis
• 재현가능한 과학적 분석을 위한 R
• 재현가능한 과학적 분석을 위한 R (Gapminder)
• 패스트캠퍼스 데이터사이언스 스쿨 R 1기 강의자료
• Grad CAM으로 딥 러닝 모형 해석 (R version)
• How people from different cities interact in the freeCodeCamp chatrooms
• 로컬상에서 Database를 간접경험해 보기 위한 sqlite DB를 R에서 만들어 보기
• Jupyter Notebook + R 연동하기
• R 정규표현식 : 남들은 잘 모르는 기초
• R 정규표현식 : ERE vs. PCRE
• 정규표현식이 어려운 그대에게 단비같은 패키지 (feat. regexplain) - YouTube
• How to visualise a Dataset according to its Class variables in R
• 긴 형태(Long form),넓은 형태(Wide form) 변환
• 가로형/세로형 변환(RESHAPE2::MELT/DCAST)
• USEFUL R BASE FUNCTIONS
• 수 표기 방법
• Sentiment Analysis, Word Embedding, and Topic Modeling on Venom Reviews
• 디랩 아카데미
• Writing clean and readable R code the easy way
• R의 날짜와 시간
• Reproducible Environments
• Encryptr now makes it easy to encrypt and decrypt files
• 데이터의 생성, 참조, 수정, 추가, 삭제
• cRafty tRicks – No more typing brackets! debugging
• GOOGLE COLABORATORY에 R 커널 설치하기
• Make it explainable!
• Random generation of network models in R
• Management accounting with balance sheet and income statement in R
• 인공지능 R고 하자
• #딥러닝, 정말 #블랙박스 일까요? CNN 계층을 거친 결과를 시각화 하면서!! 블랙박스를 살펴봅시다
• #딥러닝 필수. 자유로운 입출력을 위한 딥러닝 #다중모듈
• 최종목표는 R챗봇이다!!원-핫 인코딩 & 워드임베딩으로 자연어 처리를 배워보고,함께 R언어로 실습해 봅시다
• #GRU 를 아시나요? 자연어, 시계열 데이터의 필수기법, 대 공개 !
• 다차원 배열 : 변환하고 요약하기
• =, <-, <<-
• 아직도#Word2Vec? 이제는 #GloVe알고리즘! 훈련데이터가 부족해도 학습은 멈추지 않습니다 :)
• E-mail보내기, 데이터수집을 자동으로? 자동화시스템을 짧은 R코드로 설계 ! 시간과 인건비 절약에 핵심요소
• 세상을 바꾼 RNN, LSTM 단 한줄의 코드면 충분합니다 :)
• 선형 모형 1: 선형의 의미
• 선형 모형 2: 연속형 설명 변수일 때 선형변환을 통한 모형 행렬의 결정
• Data Science for Startups: Business Intelligence
• 경로 분석은 인과 관계를 밝혀낼 수 있는가?
• 핫 핸드 논쟁 1
• 코드로 파일을 다운받아보자.(Feat. 크롤링)
• Korea_Stocks_for_HDF5
• 자동화 업무를 R언어로 할 수 있을까요? 모든 업무를 자동으로!! 재밌는 패키지를 소개시켜 드리는 R쓸신잡 입니다:)
• MEMOISE IN R
• 고정효과(FIXED EFFECT)와 임의효과(RANDOM EFFECT)
• 오픈채팅방 데이터 탐색
• 변수 선택 방법: 선형 회귀 분석으로 변수를 선택한다면?
• BLACK BOX 모형을 살펴보기: 모형의 예측, 과적합, 잔차 01 예측 모형 살펴보기
• 행렬, 행렬, 행렬
• 피처 엔지니어링 2
• 피처 엔지니어링 3: 베이지안
• 코딩없는 데이터수집이 있다? 5분완성! 인공지능 RPA Go! 하자! #2
• 라그랑주 승수법
• BERT from R
• 도대체 그래디언트가 무엇인가?
• R 3.5.0~ 버전에서 패키지 업데이트 블라블라 문제가 있었던 사람들을 위한 후일담
• Understanding Blockchain Technology by building one in R
• Access the free economic database DBnomics with R
• 일자별 지역별 날씨 확인하기 :기상자료개방포털 API 예제
• 매우 큰 수 혹은 매우 정밀한 수
• ANN: 평균과 표준편차 출력 모형 KERAS와 인공신경망(ANN; ARTIFICIAL NEURAL NETWORK)
• 회귀: 내삽과 외삽
• 교차 검증 데이터 구성하기와 “CARET::CREATEFOLDS”
• How to Remove Outliers in R
• Data manipulation in R
• 최대우도법 1. (Maximum Likelihood Estimation)
• Loops! Loops! Loops in R. A Microbenchmark
• Model calibration with crossval
• 밑바닥부터 시작하는 ROC 커브 분석
• Accessible Data Science for the Blind Using R
• Analysing the correlation between arm and leg length in professional fighters | by Thomas Richardson | Towards Data Science
• R과 Python로 하는 문서자동화 | Issac Lee
• Reverse-engineering the problematic tail behavior of the Fivethirtyeight presidential election forecast « Statistical Modeling, Causal Inference, and Social Science
• 한국R 컨퍼런스 이은조, 게임 데이터로 인과 추론 분석하기 causal inference
• Become a Superlearner! An Illustrated Guide to Superlearning | KHstats
• shinyMobile 설명
• R) 전처리 - 객체 및 변수 명명하기 - Data Doctor
• Opifex
• 텍스트 분석을 통한 프로듀스X101 데뷔조 예측 데이터 수집부터 분석을 통한 결론까지 모든 과정
• 웹에서 하는 R통계 - 표만들기 - YouTube
• 웹에서 하는 R통계 : P값이란 무엇인가? - YouTube
• 제1종오류, 제2종오류, 샘플수, 다중검정문제 - YouTube
• 샘플수의 계산 - YouTube
• 기술통계, 통계결과를 ppt,word로 다운받기 - YouTube
• R+port
  • R-code-for-finance/market-report.rmd at master · parkminhyung/R-code-for-finance
    • 네이버주가데이터(Integrated).R at master · parkminhyung/R-code-for-finance
• 집값예측 캐글스터디 - R에서 Box-Cox 변환 전처리 하기 - YouTube
• Best Practices for Durable R Code | R-bloggers
• R을 사용해 아웃룩 이메일과 팀즈 메시지를 보내는 방법 - ITWorld Korea
• Faster matrix math in R on macOS // Mikhail Popov
• R로 프로덕션 개발 운영 환경 구축하기
• 3판 맛보기) R에서 음력? – 숨은원리 데이터사이언스: R로 하는 데이터 사이언스
• 3판 맛보기) R에서 정수형(integer)과 실수형(numeric) – 숨은원리 데이터사이언스: R로 하는 데이터 사이언스
• 파일 읽기에서 BOM(Byte Order Marks) – 숨은원리 데이터사이언스: R로 하는 데이터 사이언스
• 서울시 미세/초미세 먼지(2/N) – 숨은원리 데이터사이언스: R로 하는 데이터 사이언스
• (R) 엑셀 데이터를 워드클라우드(wordcloud)로 표현하기
• R code snippet : Transform from long format to wide format | R-bloggers
• Kernel SHAP in R and Python | R-bloggers
• Handling larger than memory data with {arrow} and {duckdb} | R-bloggers

API

• REX: Look around – 숨은원리 데이터사이언스: R로 하는 데이터 사이언스
• 부분 가로/세로형 – 숨은원리 데이터사이언스: R로 하는 데이터 사이언스

Baseball

• Analyzing Baseball Data with R Clevland Indians에서 일하는 Max Marchi의 책
  • Book Review: Analyzing Baseball Data with R
  • Analyzing baseball data with R
• A Short(-ish) Introduction to Using R Packages for Baseball Research
• Baseball Analytics Proves a Theory
• Baseball Data Wrangling with Vagrant, R, and Retrosheet
• baseball_R - Companion to Analyzing Baseball Data with R
• Displaying Time Series, Spatial, and Space-Time Data with R
• Exploring Baseball Data with R
• Lahman: A New R Package for Baseball Stats
• Learning R through baseball: sab-R-metrics
• Sabermetrics: Sabermetrics Functions for Baseball Analytics
• Scraping and Analyzing Baseball Data with R
• Sabermetrics 101: Introduction to Baseball Analytics
• Using R to Analyze Baseball Games in “Real Time”
• Introduction to Empirical Bayes - Example from Baseball Statistics
• Pitch Analysis 1. Exploring Velocity - Oh, SeungHwan (2017)
• 프로야구 타자스탯 수집하기.R
• 사회인 야구 데이터로 나의 지표 만들기
• Moneyball: How linear regression changed baseball

Book

• R을 이용한 데이터 분석 실무
  • R을 이용한 데이터 처리 & 분석 실무
• R을 이용한 누구나 하는 통계분석, cafe
• R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기
  • R을 이용한 퀀트 투자 포트폴리오 만들기 리뷰-1 - 미완성의신
• R 무료 ebook 모음
• 기계와의 경쟁 1 | 데이터 과학 프로그래밍
• 더북(TheBook): R을 이용한 데이터 처리 & 분석 실무
• 더북(TheBook): 모두의 R 데이터 분석
• Software Carpentry: 데이터 과학
• 3 recommended books on learning R
• 10 great books about R
• Advanced R by Hadley Wickham
• An Introduction to Statistical Learning with Applications in R
• Bookdown
• Data Visualization for Social Science - A practical introduction with R and ggplot2
• Developing Data Products in R
• EasyR 김영우.pdf
• [Exploratory Data Analysis with R](Exploratory Data Analysis with R)
• Forecasting: Principles and Practice
• Introduction to Econometric Production Analysis with R
• Must Learning with R
• R as an alternative of Matlab
• Regression Models for Data Science in R
• R for Data Science
  • R 을 활용한 데이터과학
• R for Excel Users
• R for Political Data Science: A Practical Guide - 1st Edition - Franci
• Text Mining with R

Conference Meetup

• European R Users Meeting
  • eRum 2018 Tuesday - nagyHall
• LA East R Users Presentations
• New York R conference
• R/Finance
• r-kor.org
  • 오픈 데이터 기반 사회로의 실험 R conference
• rstudio::conf 2020
• rstudio::conf 2019
  • Agenda
  • Links to slides from rstudio::conf 2019
  • Top 10 Presentations from rstudio::conf 2019 – The Best R Conference of the Year!
  • A new image on DigitalOcean to start using RStudio Server without waiting more than 2 minutes
• rstudio::global(2021)
• RUCK 2017
• R User Conference in Korea 2018
• R USER CONFERENCE IN KOREA 2019 프로그램
• Seoul R Meetup - YouTube
  • Seoul R Meetup
  • Seoul R Users: 2020 | Meetup
    • 미국주식 데이터 수집 이현열 R을 이용한 해외 주식용 데이터 수집
    • R을 이용한 GIS 데이터 핸들링 하헌철
    • 돈이 될지도 모르는 암호화폐의 변동성 분석 안상선
• useR!2017 Roundup
• useR! 2018
  • videos
• useR 2021

Course MOOC Lecture

• 데이터홀릭
• R 통계 기초 R로 하는 기초 통계 분석법
• R린이들을 위한 초기세팅 및 꿀팁모음.zip | Statistics Playbook
• 동영상 모음 R프로그래밍∙데이터과학 동영상 강좌

Deep Learning

• R’s way for Deep Learning with Keras
• Word Embeddings with Keras
• 딥러닝(Deep learning)을 R로 구현하기 – Prediction Model
• RUCK 2017 MxNet과 R을 연동한 딥러닝 소개
• 에이림 인공지능 - 딥러닝 + R
• Data Science for Startups: Model Production
• Tutorial: Deep Learning with R on Azure with Keras and CNTK
• Classifying duplicate questions from Quora with Keras
  • tidyverse, keras, tfruns, shiny 라이브러리를 이용해서 텍스트 유사도 접근하는 방식에 대한 예제
• R에서 Keras 튜토리얼 돌려보기
• R에서 구현한 Keras
• Custom Loss functions for Deep Learning: Predicting Home Values with Keras for R
• 사전훈련망 Xception과 케라스 그리고 R Shiny 인공지능 시각화 R GO! #7하자!
• R TensorFlow 코드 깃헙 공개
• 손으로 쓴 숫자 이미지를 판별하는 Deep Learning을 R로만 구현하자!
• speech-keras
• TensorFlow with R
• tensorflow.rstudio.com
• tensoRflow
• How to Set Up TensorFlow 2 in R in 5 Minutes (BONUS Image Recognition Tutorial)
• RStudio AI Blog: Please allow me to introduce myself: Torch for R
• Simple audio classification with torch | R-bloggers
• Deep Learning with R and Keras: Build a Handwritten Digit Classifier in 10 Minutes - Better Data Science
• text-to-speech - 문자 음성 변환 프로그램
• torch 딥러닝 공략집 with R

Installation

• Windows Subsystem for Linux (WSL)를 이용하여 Windows에서 Linux 버전 R과 RStudio 사용하기

Java

• A primer in using Java from R – part 1
• has_java R을 위해서 JAVA를 설치해보자

Library

• R에서 Package란?

• 국제경제학 + 금융공학R

• An R package for the extraction of sentiment and sentiment-based plot arcs from text

• April New Package Picks

• [June 2017 New Package Picks(https://rviews.rstudio.com/2017/07/26/june-2017-new-package-picks/)

• From ‘R vs Python’ to ‘R and Python’

• 8 Useful R Packages for Data Science You Aren’t Using (But Should!)

• 재무정보 시각화

• Building a Corporate R Package for Pleasure and Profit

• Deploying a Shiny app as a desktop application with Electron

• 4 great free tools that can make your R work more efficient, reproducible and robust

• December 2019: “Top 40” New R Packages

• R 플롯 팁 2 빅데이터 플롯과 알파

• R) 패키지 문제해결

• Detecting Security Vulnerabilities in R Packages | R-bloggers

• Top 10 R Packages for Data Science in 2022 that I Recommend - My Guide Info

• R Libraries Every Data Scientist Should Know - PYOFLIFE

• Aegis - Application for Epidemiological Geographic Information System (AEGIS): An open source spatial analysis tool based on CDM

• alookr - Tools for Binary Classification Modeling

• autoReg Automatic Linear and Logistic Regression and Survival Analysis • autoReg

• bench benchmark code, tracking execution time, memory allocations and garbage collections

• bitSpatial: Spatial analytics resources for Korean region

• book tm: R 텍스트마이닝 - bitTA

• boruta

  • Select Important Variables using Boruta Algorithm

• box R 개발/분석을 위한 안전한 모듈 관리 - BOX

• Catterplots: Plots with cats

• CausalImpact - An R package for causal inference using Bayesian structural time-series models

  • An introduction to Causal inference
  • Testing for a causal effect (with 2 time series)

• caret

  • R에서 caret package 를 이용한 데이터 학습 간편화 전략
  • mlr vs. caret

• clipr - R functions for reading and writing from the system clipboard

• colorhunt - A package hunt (crawling) the color HEX codes from https://dribbble.com/, then generate the color palette

  • colorhunt 개발과정

• COLORSPACE 팔레트

• container – deque, set and dict for R

• crantastic.org - a community site for R packages where you can search for, review and tag CRAN packages

• Datajoy - Python & R, for scientists Easy to use, online data processing with Python and R

• data.table - R's data.table package extends data.frame: http://r-datatable.com

  • DPLYR을 DATA.TABLE로 번역하기 패키지 데이터테이블(data.table)
  • Database-like ops benchmark
    • 분산 시스템 없이 대용량 전처리 벤치마크. dplyr 8초, pandas out of memory, data.table 0.3초
  • data-table-intro.R
  • Programming with data.table
  • R data.table(데이터 테이블) – 숨은원리 데이터사이언스: R로 하는 데이터 사이언스
  • rshinymeetup17: data.table tutorial

• disk.frame: Fast Disk-Based Parallelized Data Manipulation Framework for Larger-than-RAM Data

  • ZJ | Easy larger-than-RAM data manipulation with {disk.frame} | RStudio - YouTube

• dlookr - Tools for Data Diagnosis, Exploration, Transformation

• ‘dockr’: easy containerization for R

• dplyr 0.7.0: 유용한 기능 예제

  • R to Python: Data wrangling with dplyr and pandas
  • R programming for beginners – statistic with R (t-test and linear regression) and dplyr and ggplot
  • chunked - Chunkwise Text-file Processing for 'dplyr'
  • dplyr로 DB 데이터를 다룰 때 여러 테이블을 union 해보자
  • dplyr 문법을 통한 전처리를 SQL 로의 스위칭
  • R에서 dplyr 0.8.0 업데이트에 따른 요인별 집계의 신규 함수 중 group_map() 함수 활용예제
  • USEFUL DPLYR FUNCTIONS
  • dplyr을 SQL로 번역하기

• drake - A scalable solution for reproducibility and high-performance computing https://CRAN.R-project.org/package=drake

• dslabs 패키지 소개 Mnist 손글씨 데이터 읽어오는 패키지 소개

• Elbird: R wrapper package Kiwi(Korean Intelligent Word Identifier)

• ezpickr: Convenient package/function for choosing any rectangular data file using interactive GUI dialog box

  • pick() 함수를 호출하면 GUI 파일 선택 대화상자가 열리고, 대화상자에서 선택한 파일의 확장자에 따라 적절한 파일 임포팅 패키지::함수를 자동으로 매치

• Gifski on CRAN: the fastest GIF encoder in the universe

• FastRText - R wrapper for Fasttext

• Feather: A Fast On-Disk Format for Data Frames for R and Python, powered by Apache Arrow

• fpp2 Forecasting: Principles and Practice

• fpp3 시계열 공부 첫걸음 - 1강. 수업 교재 소개 및 fpp3 패키지 소개, timeplot 그리기 - YouTube

• fst - Lightning Fast Serialization of Data Frames for R

  • fst: Fast serialization of R data frames
  • R에서 테이블 형 객체를 파일단위로 저장할 때 특화된 fst package

• fstplyr - A dplyr interface to fst https://krlmlr.github.io/fstplyr

• funique - ⌚️ A faster unique() function

• genomic-R, R genomic examples

• getKinQuery

• golem Meetup/20220615 Shiny Korea meet-up {golem}.pdf at master · shinykorea/Meetup

• googleLanguageR

  • 소설 분석, googleLanguageR 소개

• greta

• h3jsr - Access Uber's h3-js library via R and V8 - https://uber.github.io/h3/#/documentation/overview/use-cases https://obrl-soil.github.io/h3jsr

  • 예제 : R에서 Uber H3를 이용해보자

• h5 - An Object Oriented Interface to HDF5

• insight You write R packages and functions? This package will change your life! | R-bloggers

• installr - Functions for installing softwares from within R

  • Windows에서 rJava 스트레스 없이 설치하기

• interpretCI Estimate the Confidence Interval and Interpret Step by Step • interpretCI

  • 평균의 신뢰구간, 평균차이의 신뢰구간, 비율의 신뢰구간, 비율차이의 신뢰구간을 구하고 effect size를 estimation plot 으로 보여주는 패키지
  • 신뢰구간을 구하는 과정을 step by step 으로 보여줌으로써 통계 교육에 활용 가능

• IRkernel - R kernel for Jupyter https://irkernel.github.io

• jamovi

  • R을 SPSS처럼 jamovi 무료 툴

• llr: Lisp-like-R: A clojure inspired lisp that compiles to R in R

• magick

  • Using Magick with RMarkdown and Shiny
  • Get text from pdfs or images using OCR: a tutorial with {tesseract} and {magick}

• mboxr - import an mbox file into R tibble for hands-on analyses in R environment

• miniCRAN

  • 엔터프라이즈 환경에서 R Local Repository 구축하기

• multilinguer - Gentle Programming Language Installer (like JDK) for R User

• nse2r Introducing nse2r

• networkD3: D3 JavaScript Network Graphs from R

• nodbi: the NoSQL Database Connector

  • NoSQL 데이터베이스를 다루는 nodbi

• pbapply - Adding progress bar to '*apply' functions in R

• plumber

  • how to use plumber in shiny environment
  • Securing a dockerized plumber API with SSL and Basic Authentication
  • How to create REST APIs with R Plumber

• pqR - a pretty quick version of R

• promotionImpact - 프로모션 효과 분석용 R 패키지

• purrr

  • Functional Programming in R with purrr
  • 번역 폴더안의 csv 파일들을 {purrr}와 {readr}을 이용해서 한방에 불러오기
  • Using purrr to make nice publishable tables
  • purrrogress - Add progress bars to mapping functions

• R4Tistory

• ranger: A Fast Implementation of Random Forests

• ragg Modern Text Features in R

• rbokeh - Interactive plotting with rbokeh

• Rcmdr 1 . 들어가며 | 설치형 오픈 통계 패키지 - Rcmdr

• RcppArmadillo 0.5.200.1.0

• RcppMeCab: RcppMeCab: Rcpp Interface of CJK Morpheme Analyzer MeCab

  1. https://bitbucket.org/eunjeon/mecab-ko-dic/src/master/ 에서 mecab-ko-dic 다운로드
  2. 압축을 풀면 여러 CSV파일이 있는데, 이중 NNG.csv를 타겟으로 해서 사전컴파일
  • mecab-dict-index -m C:/mecab/mecab-ko-dic/model.bin -d C:/mecab/mecab-ko-dic/userdic -u userdic2.dic -f utf8 -t utf8 C:/mecab/mecab-ko-dic/userdic/NNG.csv
  3. C:/mecab에 컴파일된 사전 userdic.dic 생성
  4. RStudio에서 형태소분석 실행

  "한글 테스트 입니다." %>% 
  pos(format = "data.frame", user_dic = "C:/mecab/user.dic") 
  

  • 실행결과 "model is NULL" 메시지, format을 "data.frame"으로 지정하지 않으면 Exception: list( )
  • 사용자 사전을 지정하지 않으면 정상적으로 형태소분석 "한글/NNG" "테스트/NNG" "입니다/VCP+EF" "./SF"
  • 문제점: MeCab 사용자 사전으로 형태소분석이 불가능

• reactable-shiny-korea.pdf at master · YoungjunNa/presentations

• readr

  • readr package 의 guess_encoding() 함수를 이용한 Text 파일의 인코딩 타입 추론

• Renjin is a JVM-based interpreter for the R language for statistical computing

• ReporteRs - an R package for creating Microsoft Word and Powerpoint documents

• reticulate

  • FLASK ON R (W. RETICULATE)
  • github.com/mrchypark/flaskR-docker
  • Fastai Collaborative Filtering (from Scratch) with R and Reticulate
  • Fastai Collaborative Filtering with R and Reticulate
  • Shiny + Reticulate + Pyspark 소개.pdf
  • How to import Python classes into R
  • What R you in python? (R vectors)

• revisit: a "Statistical Audit" for Statistical Reproducibility and Alternate Analysis

• RInno makes it easy to install local shiny apps by providing an interface between R, Inno Setup, an installer for Windows programs (sorry Mac and Linux users)

• rio: A Swiss-Army Knife for Data I/O

• RmecabKo

• RMySQL

  • AWS RMySQL 및 DBI 설치하기

• rMouse - 업무자동화 R로 마우스를 조작하려면 rMouse

• Rmpfr Extended floating point precision in R and C

• rnaturalearth - an R package to hold and facilitate interaction with natural earth map data

• rnotebook.io - Run your Jupyter R notebooks in the cloud

• rpy2 is a redesign and rewrite of rpy. It is providing a low-level interface to R from Python

  • R과 Python을 같이 써 보자 – RPy2(1)

• R Tools for Visual Studio preview now available

• rtmolitr - 국토부 제공하는 부동산 매매 거래 관련 데이터를 수집, 저장

  • 부동산 매매가격 추이 분석

• rtweet R client for interacting with Twitter's stream and REST APIs http://rtweet.info

• rvest

  • Web Scraping with rvest + Astro Throwback
  • html_table()과 invalid multibyte string – 숨은원리 데이터사이언스: R로 하는 데이터 사이언스

• Rvision

• sejongFinData

• Shiny

  • Shiny Quick Start
  • Shiny References
  • Shiny Server download
  • github.com/shinykorea/Meetup
  • Moon's Lec
  • EditData
  • shiny theme
  • Dynamic UI
    • doc
    • mov
    • Application layout guide
  • Awesome R Shiny
  • Shiny Module
  • R과 shiny를 이용한 web application 제작
  • Hierarchical Clustering with R (feat. D3.js and Shiny)
  • Motor vehicle collisions in New York City – R / Shiny Data Visualization
  • R shiny dashboard
    • 발표내용 중 rshinydashboard 구현 템플릿
    • crosstalk-demo
  • Shiny의 또 다른 활용
  • Rmarkdown + Shiny + flexdashboard package 의 조합을 통한 대쉬보드 만들기 (네이버 연관검색어를 예제로)
  • shinyHeatmaply – a shiny app for creating interactive cluster heatmaps
  • shinymaterial
  • shiny_lecture
  • Shiny 반응형(reactive) 웹앱 개발
  • ShinyApps를 R 패키지로 만들기
  • shiny-apps/voice
  • shiny-apps/face-pi
  • Using Shiny with Scheduled and Streaming Data
  • Shiny 활용 의학연구지원 경험
  • 구글 클라우드를 활용한 R Shiny Web App 구현하기
  • R Shiny의 시작 그리고 Shiny를 관통하는 핵심 Shiny R GO! 하자! 1편
  • #R샤이니 는 어떻게 작동되는 걸까요? Shiny R Go! 하자! 2편
  • glove - Word Embedding 기법 중 하나인 Glove 를 소개하고, Feature Selection 기법을 Overview 합니다
  • shiny_meeup_201908
  • meetup 20190926
  • Meetup/myActionR2.pdf at master · shinykorea/Meetup Automated student report with github action
  • TokyoR 81회 리뷰
  • Login module for ShinyApps
  • RUCK2019 발표: From ShinyApps to CRAN
  • Introducing the Shiny Production with AWS Book
  • A Shiny app for simple linear regression by hand and in R
  • R Shiny Application Split Into Multiple Files
  • 2020 R Meetup 데이터저널리즘 강연 - Google Slides
  • My Experience : Release and maintain CRAN packages
  • Meetup/210104 주택하위시장플랫폼(김철민).pdf at master · shinykorea/Meetup
  • How to Share Flask APIs with Shiny as Applications | R-bloggers
  • KED/Activity Index_210404_rev3.pdf at master · Hosun-Choi/KED 활동성 지수
  • Shiny 환자데이터 입력웹 개발
  • #R | Shiny ✨ Reactive Scatter Plot | #RShiny #ScatterPlot #WebApp #RStudio #RPackage - YouTube
  • bs4Dash 패키지 연습
  • bslib R Shiny에 최신 bs 테마를 적용해주는 {bslib}
  • Covid-19 interactive map (using R with shiny, leaflet and dplyr)
  • Dacon: 공간정보 탐색적 데이터 분석 경진대회 Shiny 시각화
  • R-skku-biohrs: R lecture: SKKU-biohrs
  • xaringan 파워포인트를 넘어서 - xaringan
  • webrPSM - YouTube Propensity score matching

• simplevis Make ggplot2 Visualisation Easier and Quicker • simplevis

  • ggplot2 보다 훨씬 쉽고 간편한 visualization library

• sp

  • R에서 sp package 의 proj4string(), spTransform() 함수를 이용한 좌표계 변환 예제

• sparklyr — R interface for Apache Spark

  • sparklyr 0.9
  • Working with big SAS datasets using R and sparklyr

• subsetr

• summarytools Introduction to summarytools

• sungkiquant

• SwimmeR Scrapping Websites and Building a Large Dataset with SwimmeR | R-bloggers

• taltal 탈탈(taltal) 데이터 패키지

• taskscheduleR - Schedule R scripts/processes with the Windows task scheduler

• tidyverse

  • github.com/KaggleBreak/studybreak/tree/gh-pages/2017/seminar/R_tidyverse
  • R 데이터 매니지먼트: tidyverse
  • Tidyverse before & after
  • 데이터 사이언스
  • 데이터 사이언스 파이프라인 - Base vs. Tidyverse
  • 데이터 과학 visualization
  • Tidy Animated Verbs
  • The tidyverse style guide
  • 의학연구지원 with R/shiny
  • tidyverse 인트로 및 데이터셋 설명 - 데이터 사이언스 기초 tidyverse 정복하기 1탄 - YouTube
  • tidyverse-korea/templates: 발표자 템플릿
  • 데이터 과학을 위한 저작도구: Computational Documents 한국 R 컨퍼런스 템플릿
  • 데이터 과학을 위한 저작도구
  • swirl-tidy: Learn tidyverse in R via a set of swirl (https://swirlstats.com) lessons on introductions to tidyverse
  • 방태모의 블로그: tidyverse principle로 머신러닝 하기
  • 방태모의 블로그: tidyverse로 데이터베이스랑 대화하기 - 1편
  • 통계청X슬기로운 통계생활 MDIS 데이터 친해지기 2-1강 - 통계지표 계산과정 이해하기 - YouTube

• tqk - tidyquant에서 한국 주가 정보 활용

  • tidyquant with tqk

• tubeplayR - play youtube by R

• Tufte in R

• venn Introduction to the venn Package in R (6 Examples) | Draw Up to 7 Sets

• Visual Studio용 R 도구 - Visual Studio를 강력한 R 개발 환경으로 전환하세요

• windex-simulator-hanwoo 한우 육량등급 시뮬레이터 code

• WVPlots: Common Plots for Analysis

  • Example WVPlots

Library Crawler

• 한경 컨센서스.R
• DNH4
  • 네이버 뉴스와 다음 뉴스의 댓글 가져오기
• N2H4 - 네이버 뉴스 수집을 위한 도구
• RCrawler: An R package for parallel web crawling and scraping - ScienceDirect

Machine Learning

• Logistic Regression in R | Logistic Regression in R Example | Data Science Algorithms | Simplilearn
• 로지스틱 회귀(Logistic Regression) – 숨은원리 데이터사이언스: R로 하는 데이터 사이언스
• Linear Regression in R | Linear Regression in R With Example | Data Science Algorithms | Simplilearn
• Support Vector Machine in R | SVM Algorithm Example | Data Science With R Tutorial | Simplilearn
• Decision Tree In R | Decision Tree Algorithm | Data Science Tutorial | Machine Learning |Simplilearn
• Random Forest In R | Random Forest Algorithm | Random Forest Tutorial | Machine Learning |Simpilearn
• Implementing Random Forest in R - A Practical Application of Random Forest in Classifying Breast Cancer Patients
• Machine Learning with R: An Irresponsibly Fast Tutorial
• R을 활용한 머신러닝
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• Data Science and Machine Learning Bootcamp with R - Part 1
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• Data Science and Machine Learning Bootcamp with R - Part 3 // Data Frames
• Data Science and Machine Learning Bootcamp with R - Part 4 // Lists and Input and Output
• Data Science and Machine Learning Bootcamp with R - Part 5 // Programing Basics
• Data Science and Machine Learning Bootcamp with R - Part 6 // Advanced Programming Logic
• Machine Learning in R: Start with an End-to-End Test
• Using unpack to Manage Your R Environment
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• Serverless Machine Learning with R on Cloud Run
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• CNN 모델을 사용한 다중 분류 모델 구현하기
• EnsembleML: An R package for Parallel Ensemble Modeling in R
• modelStudio - Interactive Studio with Explanations for ML Predictive Models
  • Explanatory Model Analysis with modelStudio
• SuperLearner Guide to SuperLearner
• train_test_split_R: Split an R data frame into train_X, test_X, train_y, and test_y sets. Optimize representativity of samples across features

NLP

• 한글 텍스트 형태소 분석기 사용 코드
  • 1. Python의 Komoran 형태소 분석기 2. RcppMeCab 패키지의 은전한닢 프로젝트 형태소 분석기 3. RmecabKo 패키지를 이용한 명사/단어 추출 4. 1,2의 결과값을 이용한 문서-단어 행렬 생성
  • Komoran의 경우 이미 로컬 PC에 Python 및 pip가 설치되어 있다는 가정, nltk, konlpy 모듈 필요
  • parsing 이외의 기타 텍스트 전처리는 data.table 형태에서 처리
• Neural Network Machine Learning for NLP
• KoNLP
  • KoNLPer - KoNLP 결과를 보내주는 flask with r 서버 dockerize http://konlper.duckdns.org/list
  • KoNLP를 이용한 한국어 형태소 분석
  • KoNLP 패키지에서 에러가 날 때
  • 한글 언어 자원과 R: KoNLP 개선과 활용
  • 텍스트마이닝 - R을 활용한 웹 크롤링 및 단어 연관 분석 (KoNLP) :: Data 쿡북
• NLP4kec - 한글, 영어, 중국어 텍스트 데이터 파일을 입력받아 형태소 분석 후 R tm package에서 사용할 수 있도록 해주는 패키지

RStudio

• Links to slides from rstudio::conf 2017
• Using TensorFlow with R
• R interface to Keras
• Announcing RStudio v1.0!
• RStudio v1.1 Preview: Terminal
• Setup encrypted Rstudio and Shiny dashboard solution in 3 minutes
• Docker 를 이용해 Rstudio server 띄워보기 (on Mac OSX)
  • Using the RStudio image
• Use RStudio Server in a Virtual Environment with Docker in Minutes!
• RStudio and GitHub
• git을 설치했는데 Rstudio에서 프로젝트 만들기 진행이 안되요
• Searching on Google Maps using RStudio
• RStudio Projects and Working Directories: A Beginner’s Guide
• RStudio Connect 1.8.0
• R 설치 및 RStrudio 설치
• 데이터 과학
• Using RStudio and Git version control
• How to change the default python version/path in Rstudio
• R Markdown 기초
• Tips and tricks in RStudio and R Markdown
• R Markdown을 활용한 Interactive Report 만들기
• 문서는 커뮤니케이션이다 Tidyverse, R Markdown, Pro PDFs, Shiny
• Rstudio1.4.10 preview 파이썬 작업환경 리뷰 (+마크다운 편집기 리뷰 통합) - YouTube
• R) RStudio 1.4의 Python 사용 - Data Doctor
• RStudio is becoming Posit - RStudio
• Distill for R Markdown
  • 데이터 과학을 위한 저작도구: Computational Documents blog
  • 데이터 과학을 위한 저작도구: Computational Documents business card
  • 데이터 과학을 위한 저작도구: Computational Documents 이력서 자동화: css + googlesheets + 웹사이트
  • 데이터 과학을 위한 저작도구: Computational Documents 북다운(bookdown)
  • 데이터 과학을 위한 저작도구: Computational Documents 책 이해하기: 용어
• GREA: The RStudio Add-In to read ALL the data into R!
• MLflow v0.7.0 Features New R API by RStudio - Including Annotating Runs and New Samples
• RegExplain - an RStudio addin slash utility belt for regular expressions
• RStudio Cloud
  • RStudio Cloud - 설치가 필요없는 R 스튜디오

TDD, Test

• Tips for A/B Testing with R
• Setting up continuous multi-platform R package building, checking and testing with R-Hub, Docker and GitLab CI/CD for free, with a working example
• Integrating R with the Zorro Backtesting and Execution Platform
• Hedgehog modern property based testing system in the spirit of QuickCheck
• neuralnet: Train and Test Neural Networks Using R
  • neuralnet: Train and Test Neural Networks Using R
• RTest - A XML-Based Testing Framework for Automated Unit Tests of R Packages
  • RTest: pretty testing of R packages

Tutorial

• R 데이터 매니지먼트: 기초
• R로 배우는 통계
• R Tutorial Series - 100+ Free Tutorials
• Tutorial: Data Wrangling and Mapping in R
• R Programming For Beginners | R Language Tutorial | R Tutorial For Beginners | Edureka
• R릴레오 시즌1
• R for beginners
• Frustration-One-Year-With-R: An extremely long review of R

Visualization

• Geographic visualization with R's ggmap
• Coding, Visualizing, and Animating Bootstrap Resampling
• 7 Visualizations You Should Learn in R
• Visualization of MRI data in R
• 3D Visualization of multiple regression model(1)
• 3D Visualization of multiple regression model(2)
• VISUALIZATION OF REGRESSION MODELS
• 회귀분석 라인은 어떻게 그릴까
• R에서 회귀분석 함수 사용하기
• R Tutorial: Visualizing Multivariate Relationships in Large Datasets
• POKEMON: VISUALIZE 'EM ALL!
• Network Analysis and Visualization with R and igraph
• 한국판 케빈 베이컨 놀이 네트워크 그리기 참고
• R에서 Newton Raphson Method 에 대한 시뮬레이션 과제 (+ ggplot2, gganimate package)
• R에서 plot3d()함수를 이용한 3차원 산점도 만들기
• R 지도 시각화
  • 1 선거 결과 데이터 전처리하기
  • 2 행정경계구역 데이터 전처리 및 단계구분도 그리기
  • 3 움직이는 지도로 표현하기
  • 4 중앙선관위 투표 결과 데이터 크롤링하기
• Data Visualization In R | Data Science Tutorial | Simplilearn
• Data Visualization A practical introduction
• 15 Stunning Data Visualizations (And What You Can Learn From Them)
• The 25 Best Data Visualizations of 2018
• A Comprehensive Guide to Data Visualisation in R for Beginners
• 러시아 월드컵(2018) - 한국 vs 독일
• rstat101 week2 - 상자 그림 (boxplot) 에 대하여 1
• R$ LEGO 시리즈별 색상 시각화
• bbplot 패키지 bbplot 소개
• ggplot2
  • How to make any plot in ggplot2?
  • Data Visualization with ggplot2
  • The Power of ggplot2 in ArcGIS - The Plotting Toolbox
  • ggplot2 2.2.0
  • Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List (With Full R Code)
  • Recreating the Datasaurus Dozen Using tweenr and ggplot2
  • ggplot2 패키지 정리 - 1. stat_density, stat_function, geom_rug, geom_point, anotate, labs
  • R ggplot2 히스토그램 (goem_histogram()), 커널 밀도 곡선 (Kernel Density Curve)
  • R에서 조건화 그래프(Conditioning plot) 를 출력하기 위한 ggplot2::faect_wrap(), coplot() 함수에 대하여
  • Pie Gauge Chart in ggplot2
  • Be Awesome in ggplot2: A Practical Guide to be Highly Effective - R software and data visualization
  • 0. R ggplot2 참고자료 목차
  • GGPLOT2: AESTHETIC MAPPING AND SCALES 시각적 맵핑과 스케일
  • 파이썬 뺨때리는 R로 논문, 숙제 그래프 예쁘게 그리기 - ggplot 튜토리얼 1편 - YouTube
  • GGANIMATE 예: 한국의 인구 구조 변화
  • esquisse - RStudio add-in to make plots with ggplot2
  • Rstudio add-in을 이용한 ggplot 그래프 코드 작성 자동화! - YouTube
  • 데이터 시각화 with ggplot2 핵심 튜토리얼 - YouTube
  • Draw Grouped ggplot2 Barplot with Text Labels in R (Example) | How to Specify Position of geom_text - YouTube
  • Overlay ggplot2 Density Plots in R (2 Examples) | Draw Multiple Densities | Change Opacity of Graph - YouTube
  • ggplot2 컬러링 가이드
• ggplotAssist
  • RosePlot
• ggside #R | ggside package ...UPGRADE Visualization | #ggside #DataVisualization #RPackage - YouTube
• latex2exp R 그래프에 LaTex으로 수식을 넣어보자! - 꿀 R패키지 소개 (보너스 강의) - YouTube
• moveVis provides tools to visualize movement data (e.g. from GPS tracking) and temporal changes of environmental data (e.g. from remote sensing) by creating video animations
• plotly를 사용한 반응형 그래프 그리기
• r2d3 - R Interface to D3 Visualizations
• rayshader - R Package for 2D and 3D mapping and data visualization https://www.rayshader.com
• SDS375: SDS 375 Data Visualization in R