국내도서

>

전공도서/대학교재

>

공학계열

>

컴퓨터공학

• 
• 제휴몰 주문 시 고객보상, 일부 이벤트 참여 및 증정품 증정, 하루/당일 배송에서 제외되므로 참고 바랍니다.

• 
• 도서  > 전공도서/대학교재  > 공학계열  > 컴퓨터공학

• 

	위키북스 데이터 사이언스(총56건) 실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 : 영상분석 이론부터 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 자율주행 실습까지     31,500원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 2 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     25,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 1 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     37,800원 (10%↓) 파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 : 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발     43,200원 (10%↓) 실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝 : 텐서플로와 케라스를 활용한 머신러닝 기반 이미지 처리 완벽 가이드     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 : IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 데이터 과학과 머신러닝     34,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 : 자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT와 트랜스포머까지     27,000원 (10%↓) 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것 : 파이썬 코드와 캐글 데이터셋으로 실습하는     34,200원 (10%↓) 모두를 위한 메타러닝 : PyTorch를 활용한 Few-shot 학습 모델과 빠른 강화학습 에이전트 만들기     23,400원 (10%↓) 파이썬 웹 스크레이핑 완벽 가이드 : 파이썬 기초문법부터 스트림릿을 이용한 웹 앱 제작과 카카오 API 활용까지     28,800원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축     25,200원 (10%↓) 차근차근 실습하며 배우는 파이토치 딥러닝 프로그래밍 : 파이썬부터 머신러닝 기초, 이미지 인식, 파인 튜닝까지     28,800원 (10%↓) 파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다양한 게임을 제작하며 배우는 심층강화학습     25,200원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 : 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는     36,000원 (10%↓) 파이썬을 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 : 파이토치와 케라스를 활용한 인공지능 퀀트 투자 시스템     27,000원 (10%↓) 텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT3까지     32,400원 (10%↓) 손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬 : 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 검증     28,800원 (10%↓) AI 엔지니어를 위한 머신러닝 시스템 디자인 패턴     28,800원 (10%↓) 파이썬 데이터 클리닝 쿡북 : 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리     25,200원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 딥러닝과 강화학습을 이해하기 위한 필수 수학 이론부터     27,000원 (10%↓) 데이터 해석학 입문 : 올바른 데이터 분석을 위한 의사결정 성공 방정식     24,300원 (10%↓) 돈 되는 파이썬 인공지능 프로그래밍 : 회사 매출을 올리는 AI 도입과 활용법     22,500원 (10%↓) 강화학습/심층강화학습 특강 : 파이썬 기초부터 AI 시스템 구축까지, 실습을 통해 배우는 인공지능 강좌     24,300원 (10%↓) 실무 프로젝트로 배우는 데이터 분석 with R : 업무에 곧바로 써먹는 R 실전 활용법     25,200원 (10%↓) C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지     32,400원 (10%↓) 금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 : 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용     31,500원 (10%↓) 카카오 아레나 데이터 경진대회 1등 노하우 : 상품 카테고리 분류와 브런치 글 개인화추천으로 배우는 데이터 분석 실무     24,300원 (10%↓) 데이터 애널리틱스 : 예제로 배우는 모델링 기법, 데이터 분석, 모델 구축 과정     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 : 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술     23,400원 (10%↓) 나의 첫 머신러닝/딥러닝 : 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘     23,400원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 칼만필터 알고리즘 : 기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는     28,800원 (10%↓) 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 : 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능     25,200원 (10%↓) 실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 : 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기     25,200원 (10%↓) 사물인터넷을 위한 인공지능 : 더 스마트한 IoT 시스템을 개발하기 위한 고급 머신러닝/딥러닝 기법     25,200원 (10%↓) 기초부터 시작하는 강화학습 신경망 알고리즘 : AI는 어떻게 게임을 할까     24,300원 (10%↓) 데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 : 기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는     25,200원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는     22,500원 (10%↓) XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : 블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한     25,200원 (10%↓) 데이터 분석을 떠받치는 수학 : 엑셀과 수학, 통계로 배우는 데이터 과학의 기술     24,300원 (10%↓) 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝ㆍ딥러닝까지 체계적으로 배우기     27,000원 (10%↓) 케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 : 딥러닝 기법, 오토인코더, GAN, 변분 오토인코더     25,200원 (10%↓) 엔지니어를 위한 선형대수 : 철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학     22,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 크롤러 개발과 스크레이핑 입문 : 크롤러 설계와 개발부터 수집 데이터 분석과 운용까지     27,000원 (10%↓) 실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 : 인공지능을 활용한 객체 인식, 감정 탐지, 스타일 전이, 스케치 인식 구현     24,300원 (10%↓) 딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 : 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서     22,500원 (10%↓) 실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 : 10가지 실무 프로젝트로 배우는 텐서플로와 딥러닝 알고리즘 100% 활용법     24,300원 (10%↓) 따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents : 유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습     19,800원 (10%↓) 시작하세요! 데이터 분석 with R : R로 배우는 기초 통계와 데이터 분석 기법     25,200원 (10%↓) 크롤링 핵심 가이드 : 웹 사이트 크롤링을 위한 실전 테크닉     19,800원 (10%↓) 러닝! OpenCV 3 : OpenCV 라이브러리 창시자가 알려주는 컴퓨터 비전 완벽 가이드     52,200원 (10%↓) 애자일 데이터 과학 2.0 : 변화에 기민하게 반응하는 견고한 데이터 분석 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 : 소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지     24,300원 (10%↓) 기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘 : 수학으로 풀어보는 머신러닝 알고리즘과 파이썬 머신러닝 프로그래밍     19,800원 (10%↓) 정석으로 배우는 딥러닝 : 텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘     24,300원 (10%↓) 지능형 웹 알고리즘 : 지능형 웹 서비스 개발을 위한     22,500원 (10%↓) 리얼월드 머신러닝 : 생생한 현장의 실무 예제로 배우는     22,500원 (10%↓)

• 
• 
• 단 한 권으로 R을 활용해 기초 통계부터 데이터 분석까지 배운다! 최근 기술의 발전으로 데이터는 더 정교해지고 커지고 있으며, 이를 바탕으로 특정 분야가 아닌 업무 전반에 걸쳐 데이터를 분석해야 할 필요성과 기회가 늘어나고 있다. 이제 데이터 분석은 단지 전문가의 것이 아닌 현대인으로서 알아야 할 기본 소양으로 자리 잡을 것이다. 《시작하세요! 데이터 분석 with R》은 데이터에 관심 있는 분들에게 데이터 분석 분야에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 더 나아가 더욱 깊은 데이터의 세계로 이끌어 줄 기반이 되어 줄 것이다.
• 
• 단 한 권으로 R을 활용해 기초 통계부터 데이터 분석까지 배운다!
  
  최근 기술의 발전으로 데이터는 더 정교해지고 커지고 있으며, 이를 바탕으로 특정 분야가 아닌 업무 전반에 걸쳐 데이터를 분석해야 할 필요성과 기회가 늘어나고 있다. 이제 데이터 분석은 단지 전문가의 것이 아닌 현대인으로서 알아야 할 기본 소양으로 자리 잡을 것이다. [시작하세요! 데이터 분석 with R]은 데이터에 관심 있는 분들에게 데이터 분석 분야에 쉽게 접근할 수 있게 하며, 더 나아가 더욱 깊은 데이터의 세계로 이끌어 줄 기반이 되어 줄 것이다.
  
  ★ 이 책에서 다루는 내용 ★
  
  ◎ 다양한 예제를 통한 R 필수 문법 학습
  ◎ 기본 차트부터 트리맵, OpenAPI를 활용한 워드클라우드까지 효과적인 데이터 시각화
  ◎ 정규분포, 중심극한정리, p-value 등의 기본 통계 개념 이해
  ◎ t-test, 회귀분석, 분류분석, 군집분석, 연관성 분석 외 결측값 대체, 샘플링 기법의 다양한 분석 기법 활용
  ◎ Shiny, R 마크다운을 이용해서 분석 결과를 앱으로 만들고 문서화 ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ 다양한 예제를 통한 R 필수 문법 학습 ◎ 기본 차트부터 트리맵, OpenAPI를 활용한 워드클라우드까지 효과적인 데이터 시각화 ◎ 정규분포, 중심극한정리, p-value 등의 기본 통계 개념 이해 ◎ t-test, 회귀분석, 분류분석, 군집분석, 연관성 분석 외 결측값 대체, 샘플링 기법의 다양한 분석 기법 활용 ◎ Shiny, R 마크다운을 이용해서 분석 결과를 앱으로 만들고 문서화
• 
• ▣ 1장: 친하게 지내자! R
  1.1 R
  -1.1.1 R 소개
  -1.1.2 R 설치
  -1.1.2.1 설치 파일 다운로드
  -1.1.2.2 R 설치
  -1.1.2.3 R 실행
  1.2 R스튜디오(RStudio)
  -1.2.1 R스튜디오 소개
  -1.2.2 R스튜디오 설치
  -1.2.2.1 설치 파일 다운로드
  -1.2.2.2 R스튜디오 설치
  -1.2.2.3 R스튜디오 실행
  -1.2.3 R스튜디오 화면 구성 및 기능
  -1.2.3.1 R 콘솔(R Console)
  -1.2.3.2 R 소스 편집기(R source editor)
  -1.2.3.3 기타 창
  
  ▣ 2장: R 언어
  2.1 학습하기 전에 알아두면 좋은 내용
  2.2 너는 내가 정의한다 - "[-"
  2.3 데이터 구조의 기본 - 벡터
  -2.3.1 벡터 생성
  -2.3.2 벡터에 무엇을 담을까? - 데이터 타입
  -2.3.2.1 숫자
  -2.3.2.2 논리
  -2.3.2.3 문자열
  -2.3.2.4 팩터
  -2.3.3 벡터 내 특정 요소 선택하기
  -2.3.3.1 위치를 직접 지정해 선택하기
  -2.3.3.2 조건식으로 선택하기
  -2.3.4 벡터 요소 수정/추가/삭제
  -2.3.4.1 수정
  -2.3.4.2 추가
  -2.3.4.3 삭제
  -2.3.5 벡터의 연산
  2.4 여러 데이터 유형을 한 번에 담는다! 데이터프레임
  -2.4.1 데이터프레임 생성
  -2.4.2 데이터 접근
  -2.4.3 데이터 개요 보기
  -2.4.4 데이터 탐색
  -2.4.4.1 View 함수 활용
  -2.4.4.2 subset 함수로 ...조건 검색
  -2.4.4.3 [ ]를 활용한 조건 검색
  -2.4.4.4 정렬
  -2.4.4.5 그룹 지어 보기
  -2.4.5 데이터 변경
  -2.4.5.1 edit 함수 활용
  -2.4.5.2 직접 변경하기
  -2.4.6 구조 변경
  -2.4.6.1 열 추가 및 삭제
  -2.4.6.2 열 이름과 데이터 타입 변경
  -2.4.7 데이터프레임 간의 결합
  -2.4.7.1 열 기준 결합
  -2.4.7.2 행 기준 결합
  2.5 무엇이든 묶는다! 리스트
  -2.5.1 리스트 생성
  -2.5.2 요소 접근
  -2.5.3 요소의 수정/삭제/추가
  -2.5.4 모든 요소에 일괄 반영하기(lapply, sapply)
  2.6 나만의 함수 만들기
  -2.6.1 함수 생성 및 함수의 특징
  -2.6.2 제어문
  -2.6.2.1 if/else
  -2.6.2.2 for
  2.7 객체 조회/삭제/저장/불러오기
  2.8 데이터를 R 품에
  -2.8.1 작업 폴더
  -2.8.2 파일 불러오기
  -2.8.3 클립보드 불러오기
  -2.8.4 웹 상의 파일 불러오기
  -2.8.5 Open API로 데이터 불러오기
  -2.8.6 데이터 파일 저장
  2.9 든든한 패키지 친구들
  -2.9.1 패키지 설치 및 로드
  -2.9.2 여러분의 도우미 '?'
  -2.9.2.1 help 함수 또는 "?"
  -2.9.2.2 help.search 함수 또는 "??"
  -2.9.2.3 도움말 살펴보기
  
  ▣ 3장: 데이터 관찰하기
  3.1 평균
  3.2 중간값
  3.3 사분위수
  3.4 상자그림
  3.5 히스토그램
  3.6 분산과 표준편차
  3.7 범주형 데이터 보기
  -3.7.1 파이차트
  -3.7.2 막대차트
  3.8 강력한 시각화 패키지 ggplot2
  -3.8.1 패키지 설치 및 로드
  -3.8.2 그래프 그릴 공간 만들기
  -3.8.3 표현할 그래프 종류 선택하기
  -3.8.4 부가 정보 추가하기
  -3.8.5 테마 지정하기
  3.9 시간의 흐름에 따라 보기
  3.10 상관관계 보기
  3.11 트리맵
  3.12 워드 클라우드
  -3.11.1 네이버 검색 결과 가져오기(Open API)
  -3.11.2 문장 정제하기
  -3.11.3 단어 추출하기(KoNLP)
  -3.11.4 워드 클라우드 표현하기(wordcloud2)
  
  ▣ 4장: 데이터를 분석하기 전에 알아두면 좋은 것들
  4.1 세상의 거의 모든 분포(정규분포)
  -4.1.1 정규분포
  -4.1.2 확률밀도함수
  -4.1.3 표준정규분포
  -4.1.4 중심극한정리
  4.2 내가 확인하고 싶은 것(가설)
  4.3 그래도 믿을 만한 심판(p-value)
  
  ▣ 5장: 데이터 분석하기
  5.1 A학원은 성적 향상에 도움이 됐을까?
  -5.1.1 t-검정
  -5.1.2 t.test 함수
  -5.1.3 학원수업 수강 후 성적은 향상됐는가?
  5.2 정수기 AS기사는 몇 명 정도가 적당할까?
  -5.2.1 회귀분석
  -5.2.1.1 회귀분석이란?
  -5.2.1.2 모델 평가하기
  -5.2.2 lm 함수
  -5.2.2.1 실행해 보기
  -5.2.2.2 결괏값 이해하기
  -5.2.3 안양시의 정수기 AS기사는 몇 명이 적당할까?
  5.3 이 사과는 품종이 뭐지?
  -5.3.1 분류분석
  -5.3.1.1 분류분석이란?
  -5.3.1.2 훈련 시키기
  -5.3.1.3 모델 평가하기
  -5.3.2 rpart 함수
  -5.3.2.1 데이터 나누기
  -5.3.2.2 실행해 보기
  -5.3.2.3 의사결정 트리와 가지치기
  -5.3.2.4 예측하기
  -5.3.3 사과의 품종을 구별해 보자
  5.4 사과 품종을 직접 정해 본다면?
  -5.4.1 군집분석
  -5.4.1.1 군집분석이란?
  -5.4.1.2 항목 간 거리 구하기와 표준화
  -5.4.1.3 이상적인 군집 수
  -5.4.2 R의 군집분석 함수
  -5.4.2.1 scale 함수
  -5.4.2.2 hclust 함수
  -5.4.2.3 pam 함수
  -5.4.2.4 fviz_nbclust 함수
  -5.4.2.5 kproto 함수
  -5.4.3 사과 품종을 정해보자
  5.5 배낭여행과 연관된 검색어는 뭘까?
  -5.5.1 연관성 분석
  -5.5.1.1 연관성 분석이란?
  -5.5.1.2 연관성 관련 지표와 Apriori 알고리즘
  -5.5.2 apriori 함수
  -5.5.2.1 실행해 보기
  -5.5.2.2 결과 살펴보기
  -5.5.2.3 결과 시각화
  -5.5.3 배낭여행과 관련된 검색어를 찾아보자
  5.6 좀 더 나은 분석을 위해
  -5.6.1 분석 대상 항목 선정
  -5.6.1.1 변하지 않는 값 제거(nearZeroVar)
  -5.6.1.2 연관된 항목 도출하기(FSelector)
  -5.6.2 샘플링
  -5.6.2.1 특정 간격으로 추출(seq)
  -5.6.2.2 무작위로 추출(sample)
  -5.6.2.3 항목 기준으로 추출
  -5.6.3 결측값 대체하기
  -5.6.3.1 결측값 확인하기(aggr)
  -5.6.3.2 결측값 대체하기
  
  ▣ 6장: R을 더욱 풍성하게
  6.1 Shiny를 활용한 동적 시각화
  -6.1.1 Shiny 살펴보기
  -6.1.2 Shiny 앱 만들기
  -6.1.2.1 app.R 생성과 실행
  -6.1.2.2 app.R 구조 살펴보기
  -6.1.2.3 앱 화면 구성
  -6.1.2.4 화면에 데이터 반영하기
  -6.1.3 Shiny 앱을 웹으로 배포하기
  -6.1.3.1 Shinyapps.io 회원가입
  -6.1.3.2 Shinyapps.io 웹 배포
  6.2 R 마크다운을 이용한 분석 결과 문서 만들기
  -6.2.1 R 마크다운 살펴보기
  -6.2.2 R 마크다운 문서 만들기
  -6.2.2.1 문서 생성 및 변환
  -6.2.2.2 편집 관련 인터페이스
  -6.2.2.3 R 마크다운 문법
  -6.2.2.4 R 스크립트 반영하기
  -6.2.3 R 마크다운 문서를 웹으로 배포하기▣ 1장: 친하게 지내자! R 1.1 R __1.1.1 R 소개 __1.1.2 R 설치 ____1.1.2.1 설치 파일 다운로드 ____1.1.2.2 R 설치 ____1.1.2.3 R 실행 1.2 R스튜디오(RStudio) __1.2.1 R스튜디오 소개 __1.2.2 R스튜디오 설치 ____1.2.2.1 설치 파일 다운로드 ____1.2.2.2 R스튜디오 설치 ____1.2.2.3 R스튜디오 실행 __1.2.3 R스튜디오 화면 구성 및 기능 ____1.2.3.1 R 콘솔(R Console) ____1.2.3.2 R 소스 편집기(R source editor) ____1.2.3.3 기타 창 ▣ 2장: R 언어 2.1 학습하기 전에 알아두면 좋은 내용 2.2 너는 내가 정의한다 - “<-” 2.3 데이터 구조의 기본 - 벡터 __2.3.1 벡터 생성 __2.3.2 벡터에 무엇을 담을까? - 데이터 타입 ____2.3.2.1 숫자 ____2.3.2.2 논리 ____2.3.2.3 문자열 ____2.3.2.4 팩터 __2.3.3 벡터 내 특정 요소 선택하기 ____2.3.3.1 위치를 직접 지정해 선택하기 ____2.3.3.2 조건식으로 선택하기 __2.3.4 벡터 요소 수정/추가/삭제 ____2.3.4.1 수정 ____2.3.4.2 추가 ____2.3.4.3 삭제 __2.3.5 벡터의 연산 2.4 여러 데이터 유형을 한 번에 담는다! 데이터프레임 __2.4.1 데이터프레임 생성 __2.4.2 데이터 접근 __2.4.3 데이터 개요 보기 __2.4.4 데이터 탐색 ____2.4.4.1 View 함수 활용 ____2.4.4.2 subset 함수로 조건 검색 ____2.4.4.3 [ ]를 활용한 조건 검색 ____2.4.4.4 정렬 ____2.4.4.5 그룹 지어 보기 __2.4.5 데이터 변경 ____2.4.5.1 edit 함수 활용 ____2.4.5.2 직접 변경하기 __2.4.6 구조 변경 ____2.4.6.1 열 추가 및 삭제 ____2.4.6.2 열 이름과 데이터 타입 변경 __2.4.7 데이터프레임 간의 결합 ____2.4.7.1 열 기준 결합 ____2.4.7.2 행 기준 결합 2.5 무엇이든 묶는다! 리스트 __2.5.1 리스트 생성 __2.5.2 요소 접근 __2.5.3 요소의 수정/삭제/추가 __2.5.4 모든 요소에 일괄 반영하기(lapply, sapply) 2.6 나만의 함수 만들기 __2.6.1 함수 생성 및 함수의 특징 __2.6.2 제어문 __2.6.2.1 if/else __2.6.2.2 for 2.7 객체 조회/삭제/저장/불러오기 2.8 데이터를 R 품에 __2.8.1 작업 폴더 __2.8.2 파일 불러오기 __2.8.3 클립보드 불러오기 __2.8.4 웹 상의 파일 불러오기 __2.8.5 Open API로 데이터 불러오기 __2.8.6 데이터 파일 저장 2.9 든든한 패키지 친구들 __2.9.1 패키지 설치 및 로드 __2.9.2 여러분의 도우미 ‘?’ ____2.9.2.1 help 함수 또는 “?” ____2.9.2.2 help.search 함수 또는 “??” ____2.9.2.3 도움말 살펴보기 ▣ 3장: 데이터 관찰하기 3.1 평균 3.2 중간값 3.3 사분위수 3.4 상자그림 3.5 히스토그램 3.6 분산과 표준편차 3.7 범주형 데이터 보기 __3.7.1 파이차트 __3.7.2 막대차트 3.8 강력한 시각화 패키지 ggplot2 __3.8.1 패키지 설치 및 로드 __3.8.2 그래프 그릴 공간 만들기 __3.8.3 표현할 그래프 종류 선택하기 __3.8.4 부가 정보 추가하기 __3.8.5 테마 지정하기 3.9 시간의 흐름에 따라 보기 3.10 상관관계 보기 3.11 트리맵 3.12 워드 클라우드 __3.11.1 네이버 검색 결과 가져오기(Open API) __3.11.2 문장 정제하기 __3.11.3 단어 추출하기(KoNLP) __3.11.4 워드 클라우드 표현하기(wordcloud2) ▣ 4장: 데이터를 분석하기 전에 알아두면 좋은 것들 4.1 세상의 거의 모든 분포(정규분포) __4.1.1 정규분포 __4.1.2 확률밀도함수 __4.1.3 표준정규분포 __4.1.4 중심극한정리 4.2 내가 확인하고 싶은 것(가설) 4.3 그래도 믿을 만한 심판(p-value) ▣ 5장: 데이터 분석하기 5.1 A학원은 성적 향상에 도움이 됐을까? __5.1.1 t-검정 __5.1.2 t.test 함수 __5.1.3 학원수업 수강 후 성적은 향상됐는가? 5.2 정수기 AS기사는 몇 명 정도가 적당할까? __5.2.1 회귀분석 ____5.2.1.1 회귀분석이란? ____5.2.1.2 모델 평가하기 __5.2.2 lm 함수 ____5.2.2.1 실행해 보기 ____5.2.2.2 결괏값 이해하기 __5.2.3 안양시의 정수기 AS기사는 몇 명이 적당할까? 5.3 이 사과는 품종이 뭐지? __5.3.1 분류분석 ____5.3.1.1 분류분석이란? ____5.3.1.2 훈련 시키기 ____5.3.1.3 모델 평가하기 __5.3.2 rpart 함수 ____5.3.2.1 데이터 나누기 ____5.3.2.2 실행해 보기 ____5.3.2.3 의사결정 트리와 가지치기 ____5.3.2.4 예측하기 __5.3.3 사과의 품종을 구별해 보자 5.4 사과 품종을 직접 정해 본다면? __5.4.1 군집분석 ____5.4.1.1 군집분석이란? ____5.4.1.2 항목 간 거리 구하기와 표준화 ____5.4.1.3 이상적인 군집 수 __5.4.2 R의 군집분석 함수 ____5.4.2.1 scale 함수 ____5.4.2.2 hclust 함수 ____5.4.2.3 pam 함수 ____5.4.2.4 fviz_nbclust 함수 ____5.4.2.5 kproto 함수 __5.4.3 사과 품종을 정해보자 5.5 배낭여행과 연관된 검색어는 뭘까? __5.5.1 연관성 분석 ____5.5.1.1 연관성 분석이란? ____5.5.1.2 연관성 관련 지표와 Apriori 알고리즘 __5.5.2 apriori 함수 ____5.5.2.1 실행해 보기 ____5.5.2.2 결과 살펴보기 ____5.5.2.3 결과 시각화 __5.5.3 배낭여행과 관련된 검색어를 찾아보자 5.6 좀 더 나은 분석을 위해 __5.6.1 분석 대상 항목 선정 ____5.6.1.1 변하지 않는 값 제거(nearZeroVar) ____5.6.1.2 연관된 항목 도출하기(FSelector) __5.6.2 샘플링 ____5.6.2.1 특정 간격으로 추출(seq) ____5.6.2.2 무작위로 추출(sample) ____5.6.2.3 항목 기준으로 추출 __5.6.3 결측값 대체하기 ____5.6.3.1 결측값 확인하기(aggr) ____5.6.3.2 결측값 대체하기 ▣ 6장: R을 더욱 풍성하게 6.1 Shiny를 활용한 동적 시각화 __6.1.1 Shiny 살펴보기 __6.1.2 Shiny 앱 만들기 ____6.1.2.1 app.R 생성과 실행 ____6.1.2.2 app.R 구조 살펴보기 ____6.1.2.3 앱 화면 구성 ____6.1.2.4 화면에 데이터 반영하기 __6.1.3 Shiny 앱을 웹으로 배포하기 ____6.1.3.1 Shinyapps.io 회원가입 ____6.1.3.2 Shinyapps.io 웹 배포 6.2 R 마크다운을 이용한 분석 결과 문서 만들기 __6.2.1 R 마크다운 살펴보기 __6.2.2 R 마크다운 문서 만들기 ____6.2.2.1 문서 생성 및 변환 ____6.2.2.2 편집 관련 인터페이스 ____6.2.2.3 R 마크다운 문법 ____6.2.2.4 R 스크립트 반영하기 __6.2.3 R 마크다운 문서를 웹으로 배포하기
• 
• 

• 박훈 [저]

• 전체 0개의 구매후기가 있습니다.
• 

인터파크도서는 고객님의 단순 변심에 의한 교환과 반품에 드는 비용은 고객님이 지불케 됩니다. 단, 상품이나 서비스 자체의 하자로 인한 교환 및 반품은 무료로 반품 됩니다. 교환 및 반품이 가능한 경우 상품을 공급 받은 날로부터 7일이내 가능 공급받으신 상품의 내용이 표시, 광고 내용과 다르거나 다르게 이행된 경우에는 공급받은 날로부터 3개월 이내,    혹은 그사실을 알게 된 날 또는 알 수 있었던 날로부터 30일 이내 상품에 아무런 하자가 없는 경우 소비자의 고객변심에 의한 교환은 상품의 포장상태 등이 전혀 손상되지 않은 경우에 한하여 가능 교환 및 반품이 불가능한 경우 구매확정 이후(오픈마켓상품에 한함) 고객님의 책임 있는 사유로 상품 등이 멸실 또는 훼손된 경우    (단, 상품의 내용을 확인하기 위하여 포장 등을 훼손한 경우는 제외) 시간이 지남에 따라 재판매가 곤란할 정도로 물품의 가치가 떨어진 경우 포장 개봉되어 상품 가치가 훼손된 경우 다배송지의 경우 반품 환불 다배송지의 경우 다른 지역의 반품을 동시에 진행할 수 없습니다. 1개 지역의 반품이 완료된 후 다른 지역 반품을 진행할 수 있으므로, 이점 양해해 주시기 바랍니다. 중고상품의 교환 중고상품은 제한된 재고 내에서 판매가 이루어지므로, 교환은 불가능합니다. 오픈마켓 상품의 환불 오픈마켓상품에 대한 책임은 원칙적으로 업체에게 있으므로, 교환/반품 접수시 반드시 판매자와 협의 후 반품 접수를 하셔야하며,    반품접수 없이 반송하거나, 우편으로 보낼 경우 상품 확인이 어려워 환불이 불가능할 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

배송예정일 안내 인터파크 도서는 모든 상품에 대해 배송완료예정일을 웹사이트에 표시하고 있습니다. <인터파크 직배송 상품> 상품은 월~토요일 오전 10시 이전 주문분에 대하여 당일 출고/당일 배송완료를 보장하는 상품입니다. 상품은 서울지역/평일 주문분은 당일 출고/익일 배송완료를 보장하며, 서울외지역/평일 주문분의 경우는 오후 6시까지 주문분에 대하여 익일 배송완료를 보장하는 상품입니다. (단, 월요일은 12시까지 주문에 한함) 상품은, 입고예정일(제품출시일)+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다. ~ 상품은 유통특성상 인터파크에서 재고를 보유하지 않은 상품으로 주문일+기준출고일+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.) ※기준출고일:인터파크가 상품을 수급하여 물류창고에서 포장/출고하기까지 소요되는 시간 <업체 직접배송/오픈마켓 상품> ~ 상품은 업체가 주문을 확인하고, 출고하기까지 걸리는 시간입니다. 주문일+기준출고일+택배사배송일(2일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.) ※5일이내 출고가 시작되지 않을시, 오픈마켓 상품은 자동으로 주문이 취소되며, 고객님께 품절보상금을 지급해 드립니다. 배송비 안내 도서(중고도서 포함)만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송) 음반/DVD만 구매하시면 : 배송비 1,500원 (2만원이상 구매 시 무료배송) 잡지/만화/기프트만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (2만원이상 구매 시 무료배송) 도서와 음반/DVD를 함께 구매하시면 : 배송비 1,500원 1만원이상 구매 시 무료배송) 도서와 잡지/만화/기프트/중고직배송상품을 함께 구매하시면 : 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송) 업체직접배송상품을 구매시 : 업체별로 상이한 배송비 적용    * 세트상품의 경우 부분취소 시 추가 배송비가 부과될 수 있습니다.    * 북카트에서 배송비없애기 버튼을 클릭하셔서, 동일업체상품을 조금 더 구매하시면, 배송비를 절약하실 수 있습니다. 해외배송 안내 인터파크도서에서는 국내에서 주문하시거나 해외에서 주문하여 해외로 배송을 원하실 경우 DHL과 특약으로 책정된 요금표에    의해 개인이 이용하는 경우보다 배송요금을 크게 낮추며 DHL(www.dhl.co.kr)로 해외배송 서비스를 제공합니다. 해외배송은 도서/CD/DVD 상품에 한해 서비스하고 있으며, 다른 상품을 북카트에 함께 담으실 경우 해외배송이 불가합니다. 해외주문배송 서비스는 인터파크 도서 회원 가입을 하셔야만 신청 가능합니다. 알아두세요!!! 도매상 및 제작사 사정에 따라 품절/절판 등의 사유로 취소될 수 있습니다. 오픈마켓업체의 배송지연시 주문이 자동으로 취소될 수 있습니다. 출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 기준으로 배송됩니다. 유통의 특성상 출고기간은 예정보다 앞당겨지거나 늦춰질 수 있습니다. 택배사 배송일인 서울 및 수도권은 1~2일, 지방은 2~3일, 도서, 산간, 군부대는 3일 이상의 시간이 소요됩니다.