[자기주도온라인평생학습] 이부일 교수의 R릴레오(WITHMOOC)

이부일 교수님의 R릴레오를 소개합니다. 현재 회귀분석까지 79개의 강의를 공유해주셨으며, R패키지와 통계학관련 강의를 주기적으로 공유해주고 계십니다.

명강의를 통하여 많은 분들이 통계와 R 에 좀 더 쉽게 한 발 다가서기를 바랍니다.

이부일의 R릴레오 #R강의 001 : 빈도 구하기

R을 이용하여 질적 자료에 대한 빈도를 구하기를 해 봅니다.

이부일의 R릴레오 #R강의 002 : 백분율 구하기

R을 이용하여 질적 자료의 백분율을 구하는 과정입니다.

이부일의 R릴레오 #R강의 003 : prettyR 패키지를 이용한 빈도와 백분율을 한 번에 구하기

prettyR 패키지에서 제공하는 freq() 함수를 이용하여 일변량 질적 자료에 대한 빈도와 백분율을 한 번에 구하는 과정을 소개합니다.

[이부일의 R릴레오] #R강의 004 : epiDisplay패지키의 tab1() 함수

epiDisplay 패키지에서 제공하는 tab1() 함수를 이용하여

일변량 질적 자료에 대한 빈도와 백분율을 한 번에 구하는 과정을 소개합니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 005 : barplot() 함수를 이용한 막대그래프

R의 기본기능에서 제공하는 barplot()함수를 이용하여 막대그래프를 작성하는 과정을 강의한다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 006 : ggplot2 패키지를 이용한 막대그래프

R에서 데이터 시각화(Data Visualization)으로 가장 유명한 패키지인 ggplot2를 이용하여 일변량 질적 자료에 대한 막대그래프를 작성하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 007: plotly 패키지를 이용한 막대그래프

인터렉티브한 그래프 작성에 뛰어난 plotly 패키지에서 제공하는 plot_ly() 함수를 이용하여 막대그래프를 작성하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 008 : 일변량 양적 자료에 대한 빈도표 작성하기

일변량 양적 자료에 대한 빈도와 백분율을 작성하는 것으로,

cut() 함수를 통해서 구간의 정보를 갖는 새로운 질적 자료를 생성하고, 그 생성된 질적 자료에 대해 table()로 빈도, prop.table()로 백분율을 구하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 009 : hist() 함수를 이용한 히스토그램 작성하기

R의 기본기능에서 제공하는 hist() 함수를 이용하여 일변량 양적 자료에 대한 히스토그램을 작성하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 010 ggplot2 패키지를 이용한 히스토그램 작성하기

ggplot2 패키지를 이용하여 일변량 양적 자료에 대한 히스토그램을 작성하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 011 : plotly 패키지를 이용한 히스토그램 작성하기

plotly 패키지에서 제공하는 함수를 이용하여 일변량 양적 자료에 대한 히스토그램을 작성하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 012 : boxplot() 함수를 이용한 상자그림 작성하기

양적 자료에 이상치(outlier)가 있는지를 알아보기 위해서 작성하는 상자그림을 R의 기본기능에서 제공하는 boxplot() 함수를 이용하여 작성하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 013 : boxplot 작성 방법

상자그림(boxplot)를 작성하여 이상치를 파악하는 방법과 상자그림을 통해서 알 수 있는 분포의 모양을 소개하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 014 : ggplot2 패키지를 이용한 상자그림 작성하기

ggplot2 패키지를 이용하여 양적 자료에 대한 상자그림을 작성하는 내용을 다루었습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 015 : plotly 패키지를 이용한 상자그림 작성하기

plotly 패키지를 이용하여 양적 자료에 대한 상자그림을 작성하는 내용을 다루었습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 016 : 기술통계량의 개념(1)

양적 자료의 특징을 알려주는 기술통계량에 대한 개념을 소개하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 017 : 기술통계량의 개념(02)

양적 자료에 대한 기술통계량의 개념으로 중심(대표값)을 나타내는 절사평균, 중위수, 최빈수에 대한 개념을 소개하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 018 기술통계량(중심=대표값) 구하기(01)

양적 자료의 기술통계량으로 중심(대표값)을 알려주는 평균, 절사평균, 중위수, 최빈수를 R의 기본기능으로 구하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 019 기술통계량(퍼짐=산포=다름)의 개념

양적 자료의 특징을 파악하기 위해서 구하는 기술통계량으로 퍼짐(산포, 다름)을 알려주는 범위, 사분위범위, 분산, 표준편차, 중위수절대편차에 대한 개념을 간략히 소개하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 020 : 기술통계량 구하기(02)

양적 자료에 대한 기술통계량 중에서 퍼짐(산포, 다름)을 알려주는 범위, 사분위범위, 분산, 표준편차, 중위수절대편차를 R의 기본기능으로 구하는 과정을 다루고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 021 : 기술통계량구하기(3)

양적 자료에 대한 기술통계량 중에서 분포의 모양을 알려주는 왜도, 첨도에 대한 개념과 R에서 구하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 022 : psych 패키지를 이용하여 기술통계량 구하기

psych 패키지에서 제공하는 describe(), describeBy() 함수를 통해서 기술통계량을 구하는 내용을 다루고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 023 : dplyr 패키지를 이용한 기술통계량 구하기

dplyr 패키지를 이용하여 양적 자료에 대한 기술통계량을 구하는 내용을 다루고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 024 : dplyr 패키지를 이용하여 열(변수) 추출하기

dpylr 패키지에서 제공하는 select() 함수를 이용하여 데이터의 열(변수)를 추출하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 025 : dplyr 패키지를 이용한 행 추출하기

dplyr 패키지의 filter() 함수를 이용하여 특정한 행을 추출하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 026 : dplyr 패키지의 파이프 기능과 새로운 변수만들기

dplyr 패키지에서 제공하는 pipe(파이프) 기능과 mutate() 함수를 이용하여 새로운 변수를 생성하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 027 : dplyr 패키지를 이용한 기술통계량과 정렬하기

dplyr 패키지에서 제공하는 파이프 기능, summarise() 함수를 통한 기술통계량 구하기, group_by() 함수를 이용하여 집단별 처리, arrange() 함수를 이용하여 데이터를 정렬하는 내용을 다루고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 028 : dplyr 패키지를 이용한 데이터 합치기

dplyr 패키지에서 제공하는 inner_join(), full_join(), left_join(), right_join() 함수를 이용하여 데이터를 합치는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 029 : dplyr 패키지를 이용한 semi join과 anti join

dplyr 패키지에서 제공하는 semi_join() 함수와 anti_join() 함수를 이용하여 데이터를 합치는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 030 : 모집단과 표본

모집단, 표본의 대한 개념, 전수조사(총조사, 센서스)와 표본조사의 개념에 대해서 간략히 소개하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 031 : 분포(Distribution)

모집단의 분포가 어떻게 생겼는지를 표본을 뽑아서 추론하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 032 : 정규분포의 개념

모집단의 분포 중에서 가장 유명한 정규분포에 대한 개념을 간략히 설명하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 033 : R을 이용하여 정규분포에서 확률구하기

R을 이용하여 정규분포에서 난수 생성하기, 누적확률 구하기, 확률변수값 구하기, 밀도 구하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 034 : 표본평균의 분포

표본평균의 분포에 대해서 짧게 설명한 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의035 : 왜 분포를 알아야 하는가?

분포의 중요성을 설명하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의036 : 가설이란?

가설의 개념, 가설의 종류로 귀무가설과 대립가설을 다루고 있습니다.

[이부일의 R릴레오 ] #R강의037 : 유의수준이란 무엇인가? 01

가설검정에서의 유의수준에 대한 개념을 간략히 설명하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의038 : 유의수준이란 무엇인가?(02)

유의수준의 개념을 분포를 이용하여 설명하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의039 : 유의수준이란 무엇인가?(03)

가설검정에서의 유의수준 개념을 그림으로 설명하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의040 : 정규분포의 표준화

정규분포를 따르는 값들을 표준화하면,

표준화된 값들은 평균이 0이고 표준편차가 1인 표준정규분포를 따른다는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의041 : 유의확률이란 무엇인가?01

가설검정에서 표준정규분포에서의 유의수준과 유의확률의 개념을 설명하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의042 : 유의확률이란 무엇인가?02

가설검정에서의 유의확률 개념을 설명하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의043 : 일표본 t검정

하나의 모집단의 평균이 기존에 알고 있었던 것보다 커졌는지, 작아졌는지, 달라졌는지를 검정(분석)하는 일표본 t검정(One sample t-test)에 대한 내용을 다루고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의044 : R을 이용한 일표본 t검정

R을 이용하여 일표본 t 검정(One sample t-test)을 하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의045 : R을 이용한 윌콕슨의 부호 순위 검정

일표본 검정에서 비모수적 방법인 윌콘슨의 부호 순위 검정(Wilcoxon's signed rank test)을 소개하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의046 : R을 이용한 일표본 검정

정규성 검정과 정규성 검정 결과에 따라 정규성 가정을 만족하면 One sample t-test, 정규성 가정이 깨지면 Wilcoxon's signed rank test하는 것으로 7개의 양적 자료에 대한 결과를 for문을 이용하여 한 번에 진행하고, 그 결과를 엑셀 파일에 저장하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] R강의047 : R을 이용한 일표본 검정에 대한 Flow Chart

R을 이용하여 일표본 검정을 진행할 때에

이해하기 쉽도록 Flow Chart를 작성해 보았습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의048 : 독립 2표본 검정(01)

독립 2표본 검정에 대한 이론적인 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의049 : 독립 2표본 검정(02)

독립 2표본 검정의 내용으로 등분산이 가정되었을 때와 이분산이 가정되었을 때의 독립 2표본 검정의 내용을 다루고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의050 : 독립 2표본 검정(03)

독립 2표본 검정에서 등분산 검정에 대한 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의051 : 독립 2표본 검정(04)

R을 이용하여 다음의 내용을 실습하는 내용입니다.

1. 정규성 검정

2. 등분산성 검정

3. 등분산이 가정된 Two sample t-test

4. 이분산이 가정된 Two sample t-test

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의052 : 독립 2표본 검정(05)

독립 2표본 검정에서 정규성 가정이 깨졌을 때에 사용하는 비모수적 방법(Non-parametric method)인 윌콕슨의 순위합 검정(Wilcoxon's rank sum test)에 대한 이론을 간략히 설명하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의053 : 독립 2표본 검정(06)

R을 이용하여 윌콕슨의 순위합 검정(Wilcoxon's rank sum test)을 하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #054 : 독립 2표본 검정(07)

R을 이용하여

정규성 검정을 하고, 정규성 가정을 만족하면 등분산 검정을 하고,

등분산 가정이 되면 등분산이 가정된 Two sample t-test,

이분산 가정이 되면 이분산이 가정된 Two sample t-test,

정규성 가정이 깨지면 Wilcoxon's rank sum test를 하는 프로그램을 작성하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의055 : 대응 2표본 검정(01)

동일한 집단의 사전의 양적 자료와 사후의 양적 자료에 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 분석하는 내용으로, 정규성 가정이 만족되었을 때에 하는 대응 2표본 검정(Paired t-test)을 소개하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 056 : 대응 2표본 검정(02)

동일한 대상자의 사전과 사후의 양적 자료에 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 검정하는 Wilcoxon's signed rank test에 대한 내용으로 (사전-사후)의 값이 정규분포를 따르지 않을 때에 사용하는 방법입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 057: 대응 2표본 검정(03)

정규성 가정이 만족할 때에 R을 이용하여 대응 2표본 t검정(Paired t-test)을 실습하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 058: 대응 2표본 검정(04)

R을 이용하여 대응 2표본 검정에서 정규성 가정을 만족하지 않을 때에 하는 Wilcoxon's signed rank test를 실습하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 059 : 대응 2표본 검정(05)

대응 2표본 검정으로 R을 이용하여 정규성 검정을 하고, 정규성 검정 결과에 따라 Paired t-test 또는 Wilcoxon's signed rank test하는 과정을 R로 실습하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 060 : 분산분석01

독립인 3개 이상의 모집단의 양적 자료에 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 검정하는 분산분석에 대한 이론적인 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 061 : 분산분석02

독립인 3개 이상의 모집단의 양적 자료에 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 검정하는 분산분석에 대한 이론적인 내용으로 SST = SSE + SSB에 대한 개념을 추가적으로 설명하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 062 : 분산분석(03)

일원배치 분산분석(One way ANOVA)에 대한 이론적인 개념을 설명하는 것으로, F 검정통계량와 F분포를 설명하고, 이것을 이용하여 분산분석에 대한 가설검정을 하는 내용을 설명하고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 063 : 분산분석04

일원배치 분산분석으로, R을 이용하여 집단별 정규성 검정, Bartlett 또는 Levene의 등분산 검정, oneway.test(), aov() 함수를 이용한 분산분석을 하는 내용을 다루고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 064 : 분산분석05

분산분석의 내용으로 집단 간에 통계적으로 유의한 차이가 있다고 결론이 내려졌을 때에 어느 집단과 어느 집단 간에 유의한 차이가 있는지를 분석하는 다중비교(또는 사후분석)에 대한 R 실습 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 065 : 분산분석06

중비교(또는 사후분석) 방법으로

agricolae 패키지에서 제공하는 Tukey와 Duncan 방법을 R로 실습하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 066 : 분산분석07

정규성 가정이 깨졌을 때에 사용하는 Kruskal-Wallis rank sum test에 대한 이론적인 설명입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의 067 : 분산분석08

정규성 가정이 깨졌을 때에 사용하는 Kruskal-Wallis rank sum test을 R로 실습하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #R강의068 : 상관분석01

두 개의 양적 자료 간의 관련성(직선의 관계 = 선형의 관계)이 있는지를 시각적으로 보는 산점도에 대한 개념과 R을 이용한 실습한 내용입니다.

이부일의 R릴레오 ] #069 : 상관분석02

두 개의 양적 자료 간의 관련성(직선의 관계 = 선형의 관계)의 정도를 수치로 알려주는 상관계수(coefficient of correlation)를 설명하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #070 : 상관분석03

두 개의 양적 자료 간의 관련성(직선의 관계 = 선형의 관계)의 정도를 수치로 알려주는 상관계수(coefficient of correlation)입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #071 상관분석04

두 개의 양적 자료의 선형(직선)의 관계가 어느 정도인지를 알아보는 방법으로 두 개의 양적 자료가 정규성 가정이 깨지거나 순위형 자료로 왔을 때에 사용하는 방법 중의 하나인 Kendall의 상관계수에 대한 개념을 설명하고, R로 실습하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #072 상관분석05

두 개의 양적 자료 간에 통계적으로 의미 있는 상관관계(직선의 관계 = 선형의 관계)가 있는지를 검정하는 상관분석입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #073 : 회귀분석01

어떤 양적 자료(들)가 다른 양적 자료에 통계적으로 유의한 영향을 주는지를 분석하는 회귀분석 내용을 다룹니다. 회귀분석을 인과관계, 즉 원인과 결과의 관계가 있는지를 분석한다고 얘기할 수 있다. 예측의 가장 기본이 되고 가장 많이 사용하는 분석 방법 중의 하나입니다.

[ 이부일의 R릴레오 : 074회 ] # 회귀분석02

회귀분석으로

종속변수(반응변수, label), 독립변수(설명변수, feature), 절편(intercept), 기울기(slope), 오차(error), 회귀계수(coefficient of regression), 회귀모형(regression model), 최소제곱법을 통한 회귀계수를 구하는 과정을 짧게 다루고 있습니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #075 : 회귀분석03

회귀분석으로 회귀모형의 타당성 검정에 대한 이론적인 내용입니다.

SST, SSE, SSR, MSE, MSR

[ 이부일의 R릴레오 ] #076 : 회귀분석04

회귀분석으로

회귀계수(기울기)에 대한 유의성 검정으로

독립변수(X)가 종속변수(Y)에게 통계적으로 유의한 영향을 주는지를 검정하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #077 : 회귀분석05

회귀분석으로 회귀모형의 설명력(or 독립변수의 설명력 or 결정계수)에 대한개념을 소개하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #078 : 회귀분석06

R를 이용하여 단순선형 회귀분석을 하고, 회귀모형의 타당성, 독립변수의 유의성 검정을 해석하는 내용입니다.

[ 이부일의 R릴레오 ] #079 : 회귀분석07

R를 이용하여 단순선형 회귀분석을 하고, 회귀분석의 결과를 해석하는 내용으로 다음을 다루고 있습니다.

Q. 독립변수는 종속변수에게 어떤 영향을 주는가?

Q. 회귀모형의 설명력(독립변수의 설명력, 결정계수)은 얼마인가?

Q. 예측값은 얼마인가?

* 유튜브 : https://www.youtube.com/channel/UCJ49UIzNXAaxZdDNYFxNhsA

* 출처 : http://withmooc.com/courses/%ec%9d%b4%eb%b6%80%ec%9d%bc%ec%9d%98-r%eb%a6%b4%eb%a0%88%ec%98%a4-%ec%9d%b4%eb%b6%80%ec%9d%bc-%ea%b5%90%ec%88%98-youtube/

http://statkclee.github.io/think-stat/

통계적 사고 워크샵

싸이그래머와 xwMOOC가 함께 합니다.

기계와의 경쟁을 준비하며…

“The future is here, it’s just not evenly distributed yet.”
- William Gibson

학습 개요

• 일시
  • ’15년 11월 18일 ~ ’16년 1월 6일 (8주간)
  • 매주 수요일 19:00 ~ 20:00
• 장소
  • 서울 강남역 근처 토즈 타워점 : 위치확인

교재

통계적 사고 (ThinkStats2) : 프로그래머를 위한 확률과 통계
- (번역): https://github.com/statkclee/ThinkStats2
- (원서): http://greenteapress.com/thinkstats2/
- 번역 버젼(’15년 11월 17일), PDF 파일
- 번역 버젼(’15년 11월 17일), HTML 파일
«««« 연습문제 초벌 번역
«««« 한국어판 서문 추가

장연습문제해답

공용 작업공간

위키…통계적 사고

LaTeX 사전 공부

• LaTeX 기초
  • LaTeX 소개 슬라이드
  • LaTeX 소개 문서형식
• LaTeX 석박사 논문 저작
  • LaTeX : 수학, BibTeX, 사용자 정의

출처: OpenIntro.org LaTeX 저작 교육과정

사전 준비

1. Git과 GitHub
   • 소프트웨어 카펜트리 Git을 이용한 버젼관리
   • 리눅스와 맥 사용자: sudo apt-get install git
   • 윈도우 사용자: Git Bash 설치
2. 파이썬 설치: 아나콘다 기반 과학컴퓨팅 개발환경을 적극추천
   • 아나콘다 기반 설치
   • 파이썬 기반 설치
   • 아나콘다를 적극 추천하는 사유

# 파이썬 2 기준 우분투 14.04 64비트 버젼 설치 사례 $ wget https://3230d63b5fc54e62148e-c95ac804525aac4b6dba79b00b39d1d3.ssl.cf1.rackcdn.com/Anaconda2-2.4.0-Linux-x86_64.sh $ bash ~/Downloads/Anaconda2-2.4.0-Linux-x86_64.sh 사전준비 검증[xwmooc:~/ThinkStats2/code ] $ python nsfg.pynsfg.py:42: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy df.birthwgt_lb[df.birthwgt_lb > 20] = np.nan (13593, 244) nsfg.py: All tests passed.부랑자(Vagrant)와 가상상자(VirtualBox)를 활용한 과학컴퓨팅 환경 구축

부랑자(Vagrant) 아나콘다 설치환경 참조

학습 목차

일시학습 내용

열린 통계학 개론

• 현재 작업 중 :열린 통계학 개론

언론 기사

• 한국통계진흥원에서 발간 통계의 창 (2015년 여름호)
  • 통계교육원 > 열린교육방 > e-book 게시판
  • 미래인재 데이터과학지: 교육사례중심
  • 전체 다운로드(100MB)
• 강서양천신문 ’15년 9월
  • 기고, 컴퓨터 사고력과 소프트웨어 교육
  • 기고, 글을 쓰는 것은 소프트웨어 개발이다!

참고자료

• $100 달러 오픈 컴퓨터 : $100 달러 오픈 컴퓨터 워크샵
• 컴퓨터과학 언플러그드
• 러플(Rur-ple)
• 파이썬 거북이
  • 소프트웨어 카펜트리 거북이 (영문)
  • 소프트웨어 카펜트리 거북이 (국문)
• 정보교육을 위한 파이썬
• 라즈베리 파이
• 소프트웨어 카펜트리
• R 팩키지

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