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    빅데이터 분석 R프로그래밍으로 시작하기

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    빅데이터 분석 R프로그래밍으로 시작하기 무료 동영상 강의, PPT 강의 자료 제공

    • 김민지, 임호진 저
    • 성안당
    • 2021년 01월 22일
    • 정가
      22,000원
    • 판매가
      19,800원 [10% 할인]
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    ISBN: 9788931556780 296쪽 190 x 240 (㎜)

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    이 책은

    차세대 모든 기술의 근간에는 데이터가 자리잡을 수 밖에 없기에 많은 사람들이 빅데이터를 공부하고 실무에 적용하려고 합니다. 하지만 어디서부터 접근해야 할지 막막한 독자들을 위해 이 책에서는 R프로그래밍을 이용하여 누구나 빅데이터 분석을 할 수 있도록 데이터의 기본적인 개념, R의 유용한 함수와 패키지, 그리고 이를 이용한 데이터 분석 실습과 나만의 포트폴리오를 만들 수 있는 구성 방법까지 모두 담았습니다. 특히, 이 책을 더욱 효율적으로 학습하고 강의할 수 있도록 다양한 학습자료를 저자가 관리하는 사이트(https://everydatamaster.tistory.com/)에서 제공합니다.

    출판사 리뷰

    ■ 책의 특징
    1. 초보자도 따라 할 수 있는 내용과 구성
    누구나 R 프로그램을 활용하여 빅데이터 분석을 할 수 있도록 쉬운 내용부터 차근차근 실력을 쌓을 수 있는 내용과 예제로 구성하였습니다.

    2. 무료 동영상 강의 제공
    전체 내용에 저자 직강 무료 동영상 강의를 제공하여 효율적으로 학습할 수 있도록 하였습니다.

    3. PPT 강의 자료 제공
    일선 선생님들의 멀티미디어 수업이나 비대면 강의 준비를 쉽게 할 수 있도록 PPT 강의 자료를 제공합니다.

    4. 소스 코드 제공
    책에서 사용한 코드를 제공하여 학습의 효율성을 높였습니다.

    5. 학습 자료 제공 사이트
    모든 학습 서비스는 https://everydatamaster.tistory.com/ 에서 다운로드하여 사용할 수 있습니다.
    - 무료 동영상 강의
    - PPT 강의 자료
    - 예제 파일 다운로드
    - 문의 & 답변

    저자 소개

    김민지, 임호진

    저자 : 김민지
    보안 디바이스와 솔루션을 개발하는 스타트업의 대표로서 정보 시스템 취약점 점검 자동화 솔루션, 바이오 인증 디바이스 등을 개발한다. 또한 IT 산업번역가, 빅데이터 분석 학습 강사도 병행하고 있다. 미래의 주인공은 인문학적 감성과 기술의 이해를 기반으로 한 ‘코드 시인(Code Poet)’이 될 것이라 믿으며 데이터를 통해 문제를 해결하고, 가치 있는 제품을 개발하는 것을 즐긴다.
    - 블로그: https://everydatamaster.tistory.com/

    저자 : 임호진
    한국인터넷진흥원 AI 보안 강의 및 AI 챌린지 멘토 등의 과정을 진행했고 동양종합금융증권에서 증권 데이터 분석(증권 시세 데이터를 활용한 선물옵션 자동매매 등의 데이터 분석을 수행하여 자동매매 시스템을 구축 및 관리)을 수행했다.

    책 속에서

    목차

    PART 01 빅데이터와 R
    Section 01 빅데이터와 R_빅데이터는 선택이 아닌 필수다.
    - 데이터 분석을 한다는 것?
    - 데이터는 어떻게 빅데이터가 되었나?
    - 빅데이터의 가치, 그리고 R
    - 왜 R인가?
    - 데이터 분석 과정 알아보기
    [핵심만 쏙쏙]

    Section 02 데이터 분석 환경 만들기_R과 친해지기
    - R과 R스튜디오 설치
    - R스튜디오 길들이기
    - 나만의 워킹 디렉터리 만들기
    - 유용환 환경 설정 만들기
    - 변수와 상수
    - 함수와 패키지
    [핵심만 쏙쏙]

    Section 03 데이터 구조와 형태_데이터는 어떻게 생겼는가?
    - 데이터 종류 및 구조
    - 데이터 구조의 가장 기본인 벡터
    - 행렬과 배열
    - 리스트와 데이터 프레임
    [핵심만 쏙쏙]

    PART 02 데이터 분석의 준비운동
    Section 01 데이터 준비하기_데이터 수집의 다양한 방법
    - 직접 데이터 입력해보기_데이터 프레임 생성
    - 함수를 통해 외부 데이터 수집 및 저장하기
    - 메뉴를 통해 외부 데이터 수집하기
    - R 데이터 저장하고 불러오기
    [핵심만 쏙쏙]

    Section 02 데이터 가공하기_데이터를 유용하게 만드는 법
    - 기본 함수로 데이터 파악하기
    - 데이터 분석의 기초, 연산자
    - 데이터 분석과 통계 분석 함수
    - 데이터 분석의 꽃, 그래프 그리기
    - 데이터 결측치 및 이상치 제거하기
    [핵심만 쏙쏙]

    PART 03 R 필수 패키지 실습하기
    Section 01 데이터 가공 재간둥이, dplyr 패키지 실습하기
    - dplyr 패키지
    - dplyr 패키지 실습하기
    [핵심만 쏙쏙]

    Section 02 자유롭게 데이터를 변경하는 reshape2 패키지 실습하기
    - reshape2 패키지
    - reshape2 패키지 실습하기
    [핵심만 쏙쏙]

    Section 03 데이터 시각화, ggplot2 패키지 실습하기
    - ggplot2 패키지
    - ggplot2 패키지 실습하기
    [핵심만 쏙쏙]

    Section 04 전문가로 나아가는 길, 통계 분석 기법 실습하기
    - 추론 통계와 통계적 가설 검정
    [핵심만 쏙쏙]

    PART 04 실전 데이터 분석, 도전하기
    Section 01 유용한 한글 텍스트 마이닝, KoNLP_인기 노래, 워드클라우드 만들기
    - 텍스트 마이닝에 필요한 패키지 설치하기
    - 2020년 인기 노래 ‘싹쓰리-다시 여기 바닷가’ 형태소 분석하기
    - 워드클라우드 만들기

    Section 02 데이터 분석의 꽃, ggplot2_제주도는 어느 나라에서 가장 많이 올까?
    - 분석의 용이성을 위해 데이터 가공하기
    - 데이터 분석하기
    - ggplot2를 통해서 다양한 시각화해보기

    Section 03 어떤 살충제가 모기를 가장 많이 잡을까?_상자 그래프 그려보기
    - 데이터를 불러와서 상자그림 그리기
    - 상자 그래프 분석하기
    - 최고의 살충제와 최악의 살충제는?

    Section 04 전문적인 데이터 분석 보고서, R Markdown_나만의 포트폴리오 만들기
    - R Markdown?
    - Rmarkdown 기본 문법
    - PART 04 Section 03을 기반으로 R Markdown 실습하기

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