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데이터 과학 입문자를 위한 R : 설치부터 패키지 개발까지 R로 시작하는 데이터 과학
에이콘 데이터 과학 시리즈1 ㅣ 재리드 랜더, 고석범 ㅣ 에이콘출판 ㅣ R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics (2nd Edition)
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  • 발행일
2017년 12월 27일
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648page/188*235*0
  • ISBN
9791161750989/1161750983
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에이콘 데이터 과학 시리즈(총77건)
고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓)
데이터의 미학 : 빅데이터 기술에서 데이터 과학자까지 데이터에 관한 모든 것     31,500원 (10%↓)
The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓)
빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 : 테라데이타 최고분석책임자가 들려주는 기업 빅데이터 활용 전략     22,500원 (10%↓)
차세대 데이터 플랫폼을 지향하는 아파치 하둡 YARN     32,400원 (10%↓)
  • 상세정보
  • R의 기초부터 프로그래밍까지 소개하고, 다양한 통계학적 방법과 일상에서 사용할 수 있는 도구들을 소개한다. 2판에서는 새로운 내용을 추가해 최신 R 커뮤니티에 소개된 내용들을 망라하고 있다. 타이디버스(Tidyverse)를 활용해 데이터 다루기, R 마크다운, 샤이니에 대한 장들이 그런 예다. 예제로 사용되는 데이터 세트들은 누구나 사용할 수 있는 것을 사용했으며, 이를 잘 정리해 저자의 웹 사이트를 통해 접근할 수 있게 했다. 이 책은 실제로 존재하는 데이터와 재미있는 문제들로 독자의 흥미를 끝까지 유지하게 한다.
  • ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ R, RStudio, R 패키지 둘러보기 ■ 계산에 사용되는 R: 변수 타입, 벡터, 함수 호출 등 ■ 데이터 프레임, 매트릭스, 리스트 같은 데이터 구조 탐색 ■ 여러 가지 유형의 데이터 읽기 ■ 매혹적이고 직관적인 통계 그래프 만들기 ■ 사용자 정의 함수 작성 ■ if, ifesle 등을 사용한 프로그램 컨트롤과 복잡한 조건 만들기 ■ 그룹별 데이터 조작 ■ 복수의 데이터 세트를 결합하고 구조 바꾸기 ■ R을 사용한 문자열 조작과 정규 표현식 다루기 ■ 정규, 이항, 포아송 분포 만들기 ■ 선형, 일반화 선형, 비선형 모형 만들기 ■ 기초 요약 통계: 평균, 표준편차, t-검정 ■ 머신 러닝 모형 학습 ■ 모형의 질 평가와 변수 선택법 ■ 일래스틱 넷과 베이즈 방법을 사용해 과대적합을 막고 변수 선택 실행하기 ■ 일변량, 다변량 시계열 데이터 분석 ■ K-평균, 계층적 군집화 ■ 니터(knitr)를 사용해 레포트, 프리젠테이션, 웹 페이지 만들기 ■ R 마크다운과 htmlwidgets을 사용한 인터랙티브 데이터 시각화 ■ 샤이니(Shiny)로 대시보드 구현 ■ devtools, Rcpp와 함께 R 패키지 만들기 ★ 이 책의 대상 독자 ★ R 언어로 하는 데이터 과학의 전반적인 내용을 다루므로 데이터 과학 입문자에게 안성맞춤인 안내서다. 이 책을 다 읽고 나면, R 프로그램 작성뿐만 아니라 가장 많이 사용하는 통계 방법들을 모두 사용할 수 있게 될 것이다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘R 설치’에서는 R을 다운로드하고 설치하는 방법을 소개한다. 여러 가지 운영체제를 포함해 32비트와 64비트 버전의 차이도 설명한다. R을 설치할 장소에 대한 조언도 들어 있다. 2장, ‘R 환경’에서는 R 사용법에 대한 개론으로, RStudio에 사용하는 방법을 중점적으로 다룬다. RStudio의 프로젝트 기능, 버전 관리 도구인 깃을 사용하고 RStudio를 개별화하는 방법도 소개한다. 3장, ‘R 패키지’에서는 R 패키지를 찾는 방법, 설치하고 로딩하는 방법을 다룬다. 4장, ‘R의 기초’에서는 R을 갖고 수학 계산을 해본다. 숫자형(Numeric), 문자형(Character), 날짜(Date), 벡터 등과 같은 변수의 타입을 소개하고, 함수를 호출하고 함수에 대한 도움말 문서를 찾는 법을 소개한다. 5장, ‘고급 데이터 구조’에서는 가장 강력하면서 자주 사용되는 데이터 구조인 데이터 프레임과 함께 매트릭스, 리스트 등을 다룬다. 6장, ‘R로 데이터 읽어 오기’에서는 R로 데이터를 가져오는 방법을 소개한다. 데이터 분석 이전에 R로 먼저 가져와야 할 것이다. CSV 파일이나 데이터베이스 등의 데이터를 읽는 등 데이터를 갖고 오는 방법은 다양하다. 7장, ‘R 통계 그래프’에서는 왜 그래프가 데이터 분석의 초기 작업과 결과를 소통하는 데 핵심적인 역할을 하는지 분명하게 밝힌다. R의 강력한 플로팅 기능을 활용하면 아름다운 그래프를 만들 수 있다. 베이스 그래픽과 ggplot2를 소개하고 자세히 설명한다. 8장, ‘R 함수 작성’에서는 사용자 정의 함수를 사용해 반복되는 분석 과정을 쉽게 만드는 방법을 소개한다. 함수의 구조, 인자, 반환값 반환 규칙을 설명한다. 9장, ‘R 제어문’에서는 if, ifelse 같은 예약어로 프로그램의 흐름을 제어해 복잡한 일을 하게 만드는 방법을 다룬다. 10장, ’루프, R은 그다지 환영 받지 못하는 존재’에서는 for문, while문을 사용한 순회를 설명한다. R에서의 사용은 권장되지 않지만 알고 있는 것은 중요하다. 11장, ‘그룹별 데이터 조작’에서는 루프보다 나은 방법인 벡터화를 설명한다. 벡터화는 데이터를 일일이 순회시키지 않고 한꺼번에 일을 처리할 수 있게 해준다. apply 계열...
  • 1장. R 설치 __1.1 R 다운로드하기 __1.2 R 버전 __1.3 32비트 대 64비트 __1.4 설치 ____1.4.1 윈도우에서 설치하기 ____1.4.2 맥 OS X에 설치하기 ____1.4.3 리눅스에 설치하기 __1.5 마이크로소프트 R 오픈 __1.6 결론 2장. R 환경 __2.1 커맨드라인 인터페이스 __2.2 RStudio ____2.2.1 RStudio 프로젝트 ____2.2.2 RStudio 툴 ____2.2.3 깃 통합 __2.3 마이크로소프트 비주얼 스튜디오 __2.4 결론 3장. R 패키지 __3.1 패키지 인스톨 ____3.1.1 패키지 제거 __3.2 패키지 로딩 ____3.2.1 패키지 언로딩 __3.3 패키지 만들기 __3.4 결론 4장. R의 기초 __4.1 기초 수학 __4.2 변수 ____4.2.1 변수 할당 ____4.2.2 변수 제거 __4.3 데이터 유형 ____4.3.1 숫자형 데이터 ____4.3.2 문자열 데이터 ____4.3.3 날짜 ____4.3.4 논리형 __4.4 벡터 ____4.4.1 벡터 연산 ____4.4.2 팩터형 벡터 __4.5 함수 호출하기 __4.6 함수에 대한 도움말 문서 __4.7 결측값 ____4.7.1 NA ____4.7.2 NULL __4.8 파이프 __4.9 결론 5장. 고급 데이터 구조 __5.1 데이터 프레임 __5.2 리스트 __5.3 행렬 __5.4 배열 __5.5...
  • 재리드 랜더 [저]
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