사용 정보 및 제한 사항

• RStudio IBM watsonx.ai Studio 프로젝트에 통합되어 있습니다. 프로젝트를 만든 후에 시작할 수 있습니다.
• 프로젝트와 연결된 IBM Cloud Object Storage 버킷에 저장된 데이터 파일에 액세스하여 사용할 수 있습니다.
• RStudio IDE를 사용하여 Shiny 앱을 만들 수는 있지만 IBM watsonx 배포할 수는 없습니다.

RStudio IDE 시작

프로젝트에서 RStudio IDE를 시작하려면:

1. 프로젝트의 조치 표시줄에 있는 IDE 시작 메뉴에서 RStudio를 클릭하십시오.

2. 환경을 선택하십시오.

3. 실행을 클릭하십시오.

   환경 런타임이 초기화되고 개발 환경이 열립니다.

   RStudio 시작하는 데 문제가 발생하는 경우 RStudio 시작 관련 문제 해결을 참조하십시오.

데이터 파일 작업

RStudio에서 다양한 소스의 데이터 파일 작업을 수행할 수 있습니다.

• RStudio의 오른쪽 맨 아래 섹션에서 파일을 클릭하여 볼 수 있는 RStudio 서버 파일 구조의 파일 . 여기에서 폴더를 작성하고 로컬 시스템에서 파일을 업로드하고 파일을 삭제할 수 있습니다.

  R에서 이러한 파일에 액세스하려면 작업 디렉토리를 파일이 있는 디렉토리로 설정해야 합니다. 파일이 있는 디렉토리를 탐색하고 추가 > 작업 디렉토리로 설정을 클릭하여 이를 수행할 수 있습니다.

  RStudio 인스턴스의 Home 디렉토리에 저장된 파일은 인스턴스 내에서만 지속되며 환경이나 프로젝트 내에서 공유될 수 없습니다.

  비디오 면책사항: 이 페이지의 비디오에 있는 일부 사소한 단계 및 그래픽 요소는 배치와 다를 수 있습니다.

  RStudio에 데이터를 로드하는 방법을 보려면 이 동영상을 시청하십시오.

  이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.

• 프로젝트 데이터 자산은 프로젝트와 연관된 IBM Cloud Object Storage 버킷에 저장됩니다. RStudio가 실행되면 IBM Cloud Object Storage 버킷 컨텐츠가 RStudio Home 디렉토리의 project-objectstorage 디렉토리에 마운트됩니다.

  데이터 파일이 project-objectstorage 디렉토리에 표시되도록 하려면 프로젝트에 자산으로 추가해야 합니다. 프로젝트 자산으로 파일 추가를 참조하십시오.

  RStudio에 있고 이 자산에 액세스하려는 중에 새 데이터 자산이 프로젝트에 추가되면 project-objectstorage 폴더를 새로 고쳐야 합니다.

  Cloud Object Storage에 대한 읽기 및 쓰기 데이터 방법을 참조하십시오.

• 데이터베이스 시스템에 저장된 데이터.

  외부 데이터 소스를 RStudio에 연결하는 방법을 보려면 이 동영상을 시청하십시오.

  이 비디오는 이 문서의 개념 및 태스크를 학습하기 위한 시각적 방법을 제공합니다.

• /home/rstudio에 마운트된 로컬 스토리지에 저장된 파일 . home 디렉터리의 저장 공간은 2GB로 제한되며 RStudio 세션 작업 공간을 저장하는 데 사용됩니다. 각 프로젝트에서 RStudio 사용하는지 여부에 관계없이 모든 프로젝트에 걸쳐 home 디렉터리 저장소에 2GB가 할당됩니다. 따라서 R 스크립트 파일 및 작은 데이터 파일만 home 디렉토리에 저장해야 합니다. 이는 대형 데이터 파일 또는 대형 생성 출력을 위한 것이 아닙니다. 모든 대형 데이터 파일은 액세스할 수 있는 project-objectstorage 디렉토리에 마운트되는 프로젝트 자산으로 업로드되어야 합니다.

파일을 프로젝트 자산으로 추가

데이터 파일을project-objectstorage 디렉터리에 데이터 자산으로 프로젝트에 추가해야 합니다. 프로젝트에 데이터 자산으로서 해당 파일을 추가하려면 다음을 수행하십시오.

1. 프로젝트의 에셋 페이지에서 프로젝트에 에셋 업로드 아이콘 을 클릭하고 파일 탭을 선택합니다.
2. 프로젝트에 자산으로 추가하려는 파일을 선택합니다.
3. 조치 목록에서 데이터 자산으로 추가를 선택하고 변경사항을 적용하십시오.

용량 소비 및 런타임 범위

RStudio 환경 런타임은 항상 환경 템플릿 및 RStudio 세션 사용자로 범위가 지정됩니다. watsonx.ai Studio 사용자당 한 번에 하나의 RStudio 세션만 활성화할 수 있습니다. 다른 프로젝트에서 RStudio를 시작한 경우에는 해당 세션을 중지하고 현재 작업 중인 프로젝트의 컨텍스트에서 새 RStudio 세션을 시작할 것인지 묻는 메시지가 표시됩니다.

런타임 사용량은 활성 환경 런타임에서 사용된 용량 단위 시간(CUH) 수로 계산됩니다. 프로젝트의 활성 RStudio 런타임에서 사용된 CUH는 프로젝트 작성자의 계정으로 청구됩니다. RStudio에 대한 시간당 비용 청구 단위 용량 단위를 참조하십시오.

프로젝트의 환경 페이지에서 RStudio 환경 런타임이 활성 상태인지 확인할 수 있습니다. 이 페이지에서 런타임을 중지할 수 있습니다.

기억: 런타임이 활성화되어 있는 동안 CUH 카운터가 계속 증가하므로 RStudio를 사용하지 않는 경우에는 런타임이 중지됩니다. 명시적으로 런타임을 중지하지 않으면 2시간의 유휴 시간이 지나면 자동으로 중지됩니다. 이 유휴 제한시간 동안 청구된 CUH는 계속 사용됩니다. 긴 컴퓨팅 집약 작업은 24시간 후에 중지됩니다.

RStudio IDE의 개요를 보려면 이 동영상을 시청하십시오.

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• 스크립트
  비디오와 자막 동기화

  동영상 대본

  시간	대본
  00:00	이 비디오는 프로젝트 내 RStudio 통합 개발 환경을 빠르게 둘러보는 동영상입니다.
  00:07	모든 프로젝트에서 RStudio IDE를 시작할 수 있습니다.
  00:12	RStudio 통계 컴퓨팅 및 그래픽용 프로그래밍 언어인 R을 위한 무료 오픈 소스 통합 개발 환경입니다.
  00:22	RStudio 소스 창, 콘솔 창, 환경 창 및 파일 창 등 네 개의 창이 있습니다.
  00:32	분할창은 작업을 구성하고 R을 사용하여 수행할 여러 태스크를 분리하는 데 도움이 됩니다.
  00:39	분할창을 끌어서 크기를 조정하거나 아이콘을 사용하여 분할창을 최소화하고 최대화할 수 있습니다.
  00:47	글로벌 옵션에서 분할창을 재배열할 수도 있습니다.
  00:53	콘솔 분할창은 R에 대한 인터페이스입니다.
  00:56	이는 R과 함께 번들로 제공되는 터미널 창 또는 사용자 인터페이스에서 볼 수 있는 것과 정확히 같습니다.
  01:01	콘솔 분할창에는 도움이 되는 몇 가지 추가된 기능이 있습니다.
  01:06	콘솔에서 코드를 실행하려면 명령을 입력하기만 하면 됩니다.
  01:11	입력한 문자로 시작하는 명령 목록을 보려면 명령 입력을 시작하십시오.
  01:17	목록에서 명령을 강조표시하고 "Enter" 를 눌러 삽입하십시오.
  01:24	위로 화살표를 사용하여 이전에 입력한 명령을 스크롤하십시오.
  01:31	더 많은 명령을 실행하면 결과를 스크롤할 수 있습니다.
  01:36	메뉴 옵션을 사용하여 콘솔을 지우십시오.
  01:39	탭 완료를 사용하여 해당 텍스트로 시작하는 함수, 오브젝트 및 데이터 세트의 목록을 볼 수도 있습니다.
  01:47	화살표를 사용하여 명령을 강조표시하면 해당 명령에 대한 도움말을 볼 수 있습니다.
  01:51	준비가 되면 "Enter" 를 눌러 삽입하십시오.
  01:55	다음으로, 현재 컨텍스트에서 해당 명령에 대한 옵션 목록을 볼 수 있습니다.
  01:59	예를 들어, read.csv 함수의 첫 번째 인수는 파일입니다.
  02:05	RStudio 작업 디렉터리에 있는 폴더 및 파일 목록을 표시하므로 인수에 포함할 파일을 쉽게 찾을 수 있습니다.
  02:16	마지막으로, 라이브러리와 같은 패키지 이름을 예상하는 함수와 함께 탭 완료를 사용하면 설치된 모든 패키지의 목록이 표시됩니다.
  02:28	다음으로 R 코드를 작성할 수 있는 텍스트 편집기인 소스 분할창을 살펴보겠습니다.
  02:34	텍스트 편집기는 R 명령 파일 및 일반 텍스트와 기타 여러 언어를 지원하며 컨텍스트에 언어별 강조표시를 포함합니다.
  02:47	또한 텍스트 편집기에서도 탭 완성 기능을 사용할 수 있습니다.
  02:53	텍스트 편집기에서 단일 코드 행을 실행하거나 실행할 여러 코드 행을 선택할 수 있습니다. 그러면 콘솔 분할창에 결과가 표시됩니다.
  03:08	코드를 R 스크립트로 저장하여 공유하거나 나중에 다시 실행할 수 있습니다.
  03:15	보기 기능은 스프레드시트 형식으로 데이터 프레임을 표시하는 새 탭을 엽니다.
  03:22	또는 자체 창에 표시할 수 있습니다.
  03:25	이제 데이터를 스크롤하거나, 열을 정렬하거나, 특정 값을 검색하거나, 슬라이더 및 드롭 다운 메뉴를 사용하여 행을 필터링할 수 있습니다.
  03:41	환경 분할창에는 "환경" 탭, "히스토리" 탭 및 "연결" 탭이 포함되어 있으며 이 R 세션에서 발생한 상황을 추적합니다.
  03:51	"환경" 탭에는 세션 중에 작성된 글로벌 환경에 존재하는 R 오브젝트가 포함되어 있습니다.
  03:58	따라서 콘솔 분할창에서 새 오브젝트를 작성하면 환경 분할창에 자동으로 표시됩니다.
  04:04	또한 특정 패키지와 관련된 오브젝트를 볼 수 있으며 특정 함수의 소스 코드도 볼 수 있습니다.
  04:12	또한 데이터 세트 목록을 보고, 데이터 세트를 펼쳐서 개별 요소를 검사하고, 소스 분할창에서 볼 수 있습니다.
  04:22	환경의 컨텐츠를 .RData 파일로 저장할 수 있으므로 나중에 해당 .RData 파일을 로드할 수 있습니다.
  04:29	여기에서 작업공간의 오브젝트를 지울 수도 있습니다.
  04:33	특정 항목을 삭제하려면 격자 보기를 사용하십시오.
  04:38	예를 들어, R 세션에서 메모리를 비우기 위해 삭제할 큰 항목을 쉽게 찾을 수 있습니다.
  04:45	"환경" 탭을 사용하여 데이터 세트를 가져올 수도 있습니다.
  04:50	가져오기를 완료하기 전에 데이터 세트의 미리보기를 보고 옵션을 변경할 수 있습니다.
  04:55	가져온 데이터가 소스 분할창에 표시됩니다.
  05:00	"히스토리" 탭은 명령행에서 실행하는 각 명령의 히스토리를 표시합니다.
  05:05	"환경" 탭과 마찬가지로 히스토리를 .Rhistory 파일로 저장하여 나중에 열 수 있습니다.
  05:11	이 탭에는 히스토리의 모든 히스토리 및 개별 항목을 지울 수 있는 동일한 옵션이 있습니다.
  05:17	명령을 선택하고 이를 콘솔에 전송하여 명령을 다시 실행하십시오.
  05:23	명령을 소스 분할창에 복사하여 스크립트에 포함시킬 수도 있습니다.
  05:31	"연결" 탭에서 데이터 소스에 대한 새 연결을 작성할 수 있습니다.
  05:36	이 대화 상자의 선택사항은 설치한 패키지에 따라 다릅니다.
  05:41	예를 들어, "BLUDB" 연결을 사용하면 Db2 Warehouse on Cloud 서비스에 연결할 수 있습니다.
  05:49	파일 분할창에는 "파일", "플롯", "패키지", "도움말" 및 "표시기" 탭이 있습니다.
  05:55	"파일" 탭에는 작업 디렉토리의 컨텐츠가 표시됩니다.
  05:59	RStudio 이 디렉터리에서 파일을 로드하고 이 디렉터리에 파일을 저장합니다.
  06:04	파일을 탐색하고 파일을 클릭하여 소스 분할창에서 보십시오.
  06:09	여기에서 업로드할 개별 파일을 선택하거나 업로드할 모든 파일을 포함하는 .zip 파일을 선택하여 새 폴더를 작성하고 파일을 업로드할 수 있습니다.
  06:25	여기에서 파일 및 폴더를 삭제하고 이름을 바꿀 수도 있습니다.
  06:30	R의 파일에 액세스하려면 데이터 폴더를 작업 디렉토리로 설정해야 합니다.
  6 :36	콘솔에서 setwd 명령이 실행되었음을 확인할 수 있다.
  06:43	프로젝트 폴더를 열어 프로젝트의 데이터 자산에 액세스할 수 있습니다.
  06:50	"도표" 탭은 도표, 히스토리, ggplot및 xyplot과 같은 R의 도표 함수 결과를 표시합니다.
  07:00	화살표 또는 확대/축소를 사용하여 다른 플롯을 탐색하여 그래프 전체 화면을 볼 수 있습니다.
  07:09	여기에서 개별 도표 또는 모든 도표를 삭제할 수도 있습니다.
  07:13	도표를 그래픽 또는 인쇄 파일로 지정된 해상도로 저장하려면 "내보내기" 옵션을 사용하십시오.
  07:21	"패키지" 탭에는 현재 시스템 라이브러리에 설치한 패키지가 표시됩니다.
  07:26	검색 표시줄을 사용하면 특정 패키지를 빠르게 찾을 수 있습니다.
  07:30	선택된 패키지는 현재 세션에서 라이브러리 명령을 사용하여 이미 로드된 패키지입니다.
  07:38	여기에서 추가 패키지를 확인하여 로드하거나 패키지를 선택 취소하여 현재 세션에서 분리할 수 있습니다.
  07:45	콘솔 분할창에 결과가 표시됩니다.
  07:48	패키지 이름 옆에 있는 "X" 를 사용하여 시스템 라이브러리에서 제거하십시오.
  07:54	설치할 새 패키지를 찾거나 패키지의 최신 버전으로 업데이트할 수도 있습니다.
  08:03	패키지를 클릭하면 해당 패키지에 대한 추가 정보가 있는 "도움말" 탭이 열립니다.
  08:09	여기에서 함수를 검색하여 추가 도움말을 얻을 수 있습니다.
  08:13	그리고 콘솔에서 help 명령을 사용하거나 단순히 물음표 다음에 함수를 입력하여 해당 함수에 대한 도움말을 얻을 수 있습니다.
  08:21	"뷰어" 탭은 HTML 결과를 표시합니다.
  08:25	일부 R 함수는 HTML을 생성하여 보고서 및 대화식 그래프를 표시합니다.
  08:31	R 마크다운 패키지는 "뷰어" 탭에서 볼 수 있는 보고서를 작성합니다.
  08:38	제공되는 패키지는 "뷰어" 탭에서 볼 수 있는 웹 앱을 작성합니다.
  08:44	그리고 기타 패키지는 htmlwidgets 프레임워크에서 빌드되며 Java 기반의 대화식 시각화를 포함합니다.
  08:54	또한 "RPubs.com" 라는 무료 사이트에 시각화를 공개할 수도 있습니다.
  09:01	지금까지 RStudio IDE에 대한 간략한 개요를 살펴봤습니다.
  09:05	Cloud Pak for Data as a Service 설명서에서 RStudio 대한 자세한 동영상을 확인하세요.

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