R 프로그래밍 언어는 데이터 분석과 통계 작업에 강력한 도구입니다. 특히, 다양한 연산자를 활용하여 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 R에서 자주 사용되는 산술 연산자, 비교 연산자, 논리 연산자, 그리고 결측값 처리 방법에 대해 간단히 알아보겠습니다.산술 연산자산술 연산자는 수치 데이터와 관련된 연산을 수행할 때 사용됩니다.덧셈 (+): 두 숫자를 더합니다.뺄셈 (): 두 숫자 사이의 차이를 계산합니다.곱셈 (): 두 숫자를 곱합니다.나눗셈 (/): 두 숫자를 나눕니다.거듭제곱 (^): 첫 번째 숫자를 두 번째 숫자만큼 거듭제곱합니다.나머지 (%%): 두 숫자를 나눈 나머지를 반환합니다.몫 (%/%): 두 숫자를 나눈 후, 나머지를 버리고 몫만 반환합니다.# 덧셈 연산..

이번 글은 생물정보학의 개요 세 번째 글로, 생물정보학의 알고리즘 및 방법론, 생물데이터 시각화, 생물정보학 미래 전망 및 도전 과제 그리고 추천 도서 및 자료에 대해 다루고 있습니다. 부족한 점이 많겠지만, 너그러운 마음으로 가볍게 읽어주시면 감사하겠습니다.생물정보학 알고리즘 및 방법론서열 정리 알고리즘전역 정렬 (Global Alignment)Needleman-Wunsch 알고리즘목적: 두 서열 전체를 비교하여 최적의 정렬을 찾음.방법: 동적 프로그래밍을 사용하여 서열 간의 최적 일치 경로를 찾음.지역 정렬 (Local Alignment)Smith-Waterman 알고리즘목적: 서열의 부분 정렬을 찾아 가장 유사한 서브서열을 식별.방법: 동적 프로그래밍을 사용하여 특정 부분의 최적 정렬을 수행.구조 ..

이번 글은 생물정보학의 개요 두 번째 글로, 생물정보학의 기본 개념과 용어, 생물정보학 데이터베이스 및 도구, 생물정보학 분석 기법 그리고 응용 분야에 대해 다루고 있습니다. 부족한 점이 많겠지만, 너그러운 마음으로 가볍게 읽어주시면 감사하겠습니다.생물정보학 기본 개념 및 용어생물정보학(Bioinformatics)은 생물학 데이터의 수집, 저장, 분석, 해석에 정보기술을 활용하는 학문으로 생물정보학에서 사용되는 기본 개념과 용어를 설명하도록 하겠습니다.기본 개념염기서열(Sequence)DNA 염기서열: DNA의 기본 단위인 아데닌(A), 사이토신(C), 구아닌(G), 티민(T)의 배열.RNA 염기서열: RNA의 기본 단위인 아데닌(A), 사이토신(C), 구아닌(G), 유라실(U)의 배열.유전자(Gene)..

이번 글을 시작으로 생물정보학에 관련한 개념들과 다양한 학습 및 연구 내용들을 담을 예정입니다.이번 글은 생물정보학의 개요로 생물정보학에 대한 기초적인 설명에 대한 내용이 담겨있으며, 부족한 점이 많겠지만 너그러운 마음으로 가볍게 읽어주시면 좋겠습니다.생물정보학의 정의 및 중요성생물정보학이란?생물정보학(Bioinformatics)은 생명 과학과 컴퓨터 과학을 접목하여 생물학적 데이터를 수집, 저장, 분석, 해석하는 학문입니다.주로 컴퓨터 과학, 통계학, 수학 등의 도구와 방법을 사용하여 생명과학 문제를 해결합니다.생물정보학은 DNA, RNA, 대량의 유전자 서열, 단백질 구조 및 시퀀스, 유전자 발현 데이터 등의 생물학적 데이터를 처리하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 생물정보학의 주요 요소데이터 수집 및..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)객체(Object)일반적으로 말하는 객체 : 컴퓨터,사람, 자동차처럼 우리가 주변에서 떠올릴 수 있는 모든 것프로그래밍에서의 객체 : 데이터와 그 데이터를 활용한 함수들을 묶어서 저장해 놓을 수 있는 것들파이썬에서 사용하는 수많은 기능들은 객체로 만들어져 있습니다. 새로운 기능을 만들때도 객체를 활용해야 합니다.데이터 사이언스, 웹 개발, 업무 자동화 등 분야에 상관없이 초급자에서 벗어나 사용하는 코드를 모두 이해하고 본인만의 새로운 기능을 만들어내면서 자유자재로 프로그래밍하기 위해서는 객체가 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다.데이터 → 속성함수가 작동하는 것 → 행동객체와..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)Pandas표 형태의 데이터를 간편하게 다루고 분석하기 위한 라이브러리 (numpy는 pandas에 비해 가독성이 떨어지고, 정보에 대한 레이블 삽입 불가, 한가지 데이터 타입만 사용 가능하다)numpy를 기반으로 만들어진 대표적인 라이브러리데이터 분석에서 50% 이상 사용하는 라이브러리과정데이터 불러오기데이터 전처리(가공)데이터 분석데이터 시각화pandas 호출import pandas as pd # pandas 호출데이터프레임데이터 프레임은 여러 개의 시리즈로 구성되어 있다.가로 줄 - 행 (row) / 세로줄 - 열 (column)import pandas as pdimp..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)Matplotlib파이썬과 넘파이를 기반으로 만들어진 데이터 시각화 라이브러리시각적으로 표현해서 데이터를 요약해서 볼 수 있다는 장점이 있다.시각화 그래프의 종류선 그래프 (Line Graph)막대 그래프 (Bar Graph)산점도 (Scatter Plot)Matplotlib은 pyplot으로 호출한다.pyplotMatplotlib 라이브러리 호출 방법import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt선 그래프시간의 흐름에 따라서 어떤 값이 어떻게 바뀌었는지 알 수 있는 그래프이다.# 선 그래프 작성 코드plt.plot(array1, a..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)라이브러리데이터 분석 실무에서 많이 활용하는 Toolkit으로, 파이썬에서 필수적인 요소이다.대표적인 라이브러리numpy : 수치적인 연산을 할때 많이 활용함pandas : 데이터를 표 형식으로 정리하고 분석함matplotlib : 데이터의 효과적인 전달을 위해 데이터를 시각화할 때 사용함Numpy(Numerical Python)수치적인 연산에 최적화된 라이브러리이다.(파이썬 도구)수학 연산과 통계 연산이 내장되어 있다.장점 1) 메모리 최적화 2) 연산 최적화numpy이 없이 사용했을 때 상대적으로 복잡한 구현을 numpy로 간단하게 쓸 수 있다.넘파이의 근본이 되는 자료..