2 설치

CONTRIBUTING.md 문서에 TidyBlocks 설치에 대한 자세한 사항이 정리되어 있다.

  1. https://github.com/tidyblocks/tidyblocks/ GitHub 저장소를 포크(Fork) 떠서 본인 데스크탑 PC에 복제(clone) 한다.
  2. 복제한 tidyblocks 디렉토로리 이동하여 npm run install 명령어를 사용해서 모든 팩키지를 설치한다.
  3. tests/ 디렉토리에 있는 단위 테스트를 npm run test 실행해서 모든 것이 제대로 동작하는지 확인한다.
  4. npm run build 명령어를 실행해서 자바스크립트를 다시 빌드하고 나서 npm run serve 명령어를 사용해서 로컬서버에 띄운다. 웹브라우저에서 http://localhost:8080 주소를 입력하면 모든 것이 완료된다.

2.1 실행결과

설치를 완료한 후에 안내에 따라 tidyblocks 디렉토리로 이동해서 로컬서버에 서비스를 띄우고 웹브라우저로 결과를 확인할 수 있다.

C:\xxx\tidyblocks (master -> origin) (tidyblocks@0.1.0)
λ npm run serve

> tidyblocks@0.1.0 serve C:\xxx\tidyblocks
> npx @11ty/eleventy --serve

[Eleventy-Plugin-SASS] Compiling sass files...
Browserslist: caniuse-lite is outdated. Please run:
npx browserslist@latest --update-db
Writing _site/feed.xml from ./feed.html.
Writing _site/governance/index.html from ./GOVERNANCE.md.
Writing _site/ar/index.html from ./ar/index.html.

Writing _site/blog/2020/12/20/a-new-design-for-join/index.html from ./_posts/2020-12-20-a-new-design-for-join.md.
Writing _site/blog/2020/11/12/representing-join/index.html from ./_posts/2020-11-12-representing-join.md.
Writing _site/blog/2020/08/28/the-other-ninety-percent/index.html from ./_posts/2020-08-28-the-other-ninety-percent.md.
Copied 129 files / Wrote 40 files in 3.88 seconds (97.0ms each, v0.11.0)
Watching…
[Browsersync] Access URLs:
 --------------------------------------
       Local: http://localhost:8080
    External: http://220.74.19.152:8080
 --------------------------------------
          UI: http://localhost:3001
 UI External: http://localhost:3001
 --------------------------------------
[Browsersync] Serving files from: _site
[Eleventy-Plugin-SASS] Compiling sass files...
[Eleventy-Plugin-SASS] Done compiling sass files
[Browsersync] Reloading Browsers...

4 헬로월드

TidyBlocks 웹사이트에서 기본 제공되는 팔마펭귄 데이터를 활용하여 블록 데이터 분석방식과 코딩 데이터 분석방식으로 데이터 과학을 실천해 보자.

블록 데이터 분석

코딩 데이터 분석

library(tidyverse)
library(palmerpenguins)

penguins %>% 
  group_by(species) %>% 
  summarise(bill_length_mm_mean = mean(bill_length_mm, na.rm = TRUE)) %>% 
  ungroup()
# A tibble: 3 x 2
  species   bill_length_mm_mean
  <fct>                   <dbl>
1 Adelie                   38.8
2 Chinstrap                48.8
3 Gentoo                   47.5
 

데이터 과학자 이광춘 저작

kwangchun.lee.7@gmail.com