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빅데이터 시대의 필수 분석 도구 R과 다양한 시각화 기법을 마스터한다 세트 - 전2권

빅데이터 시대의 필수 분석 도구 R과 다양한 시각화 기법을 마스터한다 세트 - 전2권

(Visualize This 비주얼라이즈 디스 + 빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍)

네이선 야우, 노만 매트로프 (지은이), 송용근, 권정민 (옮긴이)
  |  
에이콘출판
2012-08-30
  |  
59,000원

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빅데이터 시대의 필수 분석 도구 R과 다양한 시각화 기법을 마스터한다 세트 - 전2권

책 정보

· 제목 : 빅데이터 시대의 필수 분석 도구 R과 다양한 시각화 기법을 마스터한다 세트 - 전2권 (Visualize This 비주얼라이즈 디스 + 빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 개발/방법론 > 윈도우 프로그래밍
· ISBN : 9788960773387
· 쪽수 : 928쪽

책 소개

데이터 그래픽을 기본 개념부터 응용 방법까지, 초심자의 기준에서 단계적으로 설명하는『비주얼라이즈 디스』 와 R의 활용과 R을 사용한 소프트웨어 개발, R의 언어적 측면까지 쉽게 배울 수 있는『빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍』으로 구성된 세트.

목차

『Visualize This 비주얼라이즈 디스』

1장 데이터 스토리텔링
___숫자 그 이상
___목표
___디자인
___정리

2장 데이터 다루기
___데이터 수집 방법
___데이터 형식화
___정리

3장 도구의 선택
___종합세트 시각화
___프로그래밍
___일러스트레이션
___지도
___각자의 선택
___정리

4장 시간 시각화
___무엇을 볼 것인가
___시간 나눔
___연속형 데이터
___정리

5장 분포 시각화
___무엇을 볼 것인가
___전체의 부분
___시간에 따른 분포
___정리

6장 관계 시각화
___무엇을 볼 것인가
___상관관계
___분포
___비교
___정리

7장 비교 시각화
___무엇을 볼 것인가
___여러 변수의 비교
___차원을 줄인다
___아웃라이어 찾기
___정리

8장 공간 시각화
___무엇을 볼 것인가
___위치 특정
___영역
___시간과 공간에 따라
___정리

9장 목적에 맞는 디자인
___자신을 위한 준비
___독자를 위한 준비
___시각적 신호
___훌륭한 시각화
___정리


『빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍』
1장 시작하기
___1.1 R 실행하기
______1.1.1 인터랙티브 모드
______1.1.2 배치 모드
___1.2 첫 번째 R 세션
___1.3 함수 소개
______1.3.1 변수의 범위
______1.3.2 기본 인수
___1.4 중요한 R 데이터 구조 예습하기
______1.4.1 R의 일꾼, 벡터
______1.4.2 문자열
______1.4.3 행렬
______1.4.4 리스트
______1.4.5 데이터 프레임
______1.4.6 클래스
___1.5 확장 예제: 시험 성적을 회귀 분석하기(1)
___1.6 시작과 종료
___1.7 도움말 사용하기
______1.7.1 help() 함수
______1.7.2 example() 함수
______1.7.3 무엇을 찾는지 정확하게 모르는 경우
______1.7.4 다른 주제들에 대한 도움말
______1.7.5 배치 모드에서의 도움말
______1.7.6 인터넷 도움말

2장 벡터
___2.1 스칼라, 벡터, 배열, 행렬
______2.1.1 벡터에 원소 추가 또는 삭제하기
______2.1.2 벡터의 길이 파악하기
______2.1.3 행렬과 배열을 벡터처럼 사용하기
___2.2 선언
___2.3 재사용
___2.4 일반 벡터 연산
______2.4.1 벡터의 산술 및 논리 연산
______2.4.2 벡터 인덱싱
______2.4.3 연산자로 유용한 벡터 생성하기
______2.4.4 seq()를 이용해 벡터 순서 생성하기
______2.4.5 rep()을 이용해 숫자 반복 벡터 만들기
___2.5 all()과 any() 사용하기
______2.5.1 확장 예제: 1이 연달아 나오는 부분 찾기
______2.5.2 확장 예제: 이산적 시계열값 예측하기
___2.6 벡터화 연산
______2.6.1 벡터 입력과 출력
______2.6.2 벡터 입력, 행렬 출력
___2.7 NA와 NULL값
______2.7.1 NA 사용하기
______2.7.2 NULL 사용하기
___2.8 필터링
______2.8.1 필터링된 인덱스 생성하기
______2.8.2 subset() 함수로 필터링하기
______2.8.3 선택 함수 which()
___2.9 벡터화 된 조건문: ifelse() 함수
______2.9.1 확장 예제: 연관성 측정
______2.9.2 확장 예제: Abalone 데이터 세트 기록하기
___2.10 벡터 동일성 테스트
___2.11 벡터 원소의 이름
___2.12 c() 이상의 것

3장 행렬과 배열
___3.1 행렬 만들기
___3.2 일반 행렬 연산
______3.2.1 행렬에서 선형대수 연산 처리
______3.2.2 행렬 인덱싱
______3.2.3 확장 예제: 이미지 다루기
______3.2.4 행렬 필터링
______3.2.5 확장 예제: 공분산 행렬 생성하기
___3.3 행렬의 행과 열에 함수 적용하기
______3.3.1 apply() 함수 사용하기
______3.3.2 확장 예제: 아웃라이어 탐색
___3.4 행렬에 행과 열 추가 및 제거하기
______3.4.1 행렬 크기 바꾸기
______3.4.2 확장 예제: 그래프에서 서로 거리가 가장 가까운 두 점 찾기
___3.5 벡터/행렬을 더 정확히 구분하기
___3.6 의도하지 않은 차원 축소 피하기
___3.7 행렬의 행과 열에 이름 붙이기
___3.8 고차원 배열

4장 리스트
___4.1 리스트 생성하기
___4.2 일반 리스트 연산
______4.2.1 리스트 인덱싱
______4.2.2 리스트에 원소를 추가하고 삭제하기
______4.2.3 리스트의 크기 확인하기
______4.2.4 확장 예제: 텍스트 일치 확인하기(1)
___4.3 리스트 구성요소와 값에 접근하기
___4.4 리스트에 함수 적용하기
______4.4.1 lapply()와 sapply() 함수 사용하기
______4.4.2 확장 예제: 텍스트 일치 확인하기(2)
______4.4.3 확장 예제: 다시 Abalone 데이터 사용하기
___4.5 재귀 리스트

5장 데이터 프레임
___5.1 데이터 프레임 생성하기
______5.1.1 데이터 프레임에 접근하기
______5.1.2 확장 예제: 시험 성적을 회귀 분석하기(2)
___5.2 기타 행렬 방식 연산
______5.2.1 부분 데이터 프레임 추출하기
______5.2.2 NA 값을 다루는 추가적 방법들
______5.2.3 rbind()와 cbind() 및 관련 함수 사용하기
______5.2.4 apply() 적용하기
______5.2.5 확장 예제: 월급 연구
___5.3 데이터 프레임 결합하기
______5.3.1 확장 예제: 직원 데이터베이스
___5.4 데이터 프레임에 함수 적용하기
______5.4.1 데이터 프레임에 lapply()와 sapply() 사용하기
______5.4.2 확장 예제: 로지스틱 회귀 모델 적용하기
______5.4.3 확장 예제: 중국어 사투리 공부 도와주기

6장 팩터와 테이블
___6.1 팩터와 레벨
___6.2 팩터에 사용되는 일반적인 함수
______6.2.1 tapply() 함수
______6.2.2 split() 함수
______6.2.3 by() 함수
___6.3 테이블 사용하기
______6.3.1 테이블로 행렬/배열 연산하기
______6.3.2 확장 예제: 부분 테이블 추출하기
______6.3.3 확장 예제: 테이블에서 가장 큰 셀 찾기
___6.4 그 밖의 팩터 및 테이블 관련 함수
______6.4.1 aggregate() 함수
______6.4.2 cut() 함수

7장 R 프로그래밍 구조
___7.1 조건문
______7.1.1 반복문
______7.1.2 벡터 이외의 유형을 사용하는 반복문
______7.1.3 if-else
___7.2 산술 및 불리언 연산 및 값
___7.3 인수의 기본값
___7.4 반환값
______7.4.1 명시적으로 return()을 호출할지 판단하기
______7.4.2 복잡한 객체 반환하기
___7.5 함수는 객체다
___7.6 환경 설정 및 범위 문제
______7.6.1 최상위 레벨 환경변수
______7.6.2 범위 계층 구조
______7.6.3 ls() 좀 더 살펴보기
______7.6.4 함수는 거의 부작용이 없다
______7.6.5 확장 예제: 호출 프레임의 내용을 보여주는 함수
___7.7 R에는 포인터가 없다
___7.8 위층에 쓰기
______7.8.1 고급 할당 연산자를 이용한 지역 외 변수 사용하기
______7.8.2 assign()을 이용해 지역 외 변수 사용하기
______7.8.3 확장 예제: R에서의 이산 사건 시뮬레이션
______7.8.4 광역 변수는 언제 사용해야 하나?
______7.8.5 클로저(Closure)
___7.9 재귀
______7.9.1 퀵소트 구현
______7.9.2 확장 예제: 바이너리 서치 트리
___7.10 교체 함수
______7.10.1 교체 함수를 사용할 때 고려해야 하는 사항
______7.10.2 확장 예제: 자동 부기 벡터 클래스
___7.11 함수 코드 작성용 도구
______7.11.1 텍스트 에디터와 통합 개발 툴
______7.11.2 edit() 함수
___7.12 자신만의 바이너리 연산자 사용하기
___7.13 무기명 함수

8장 R에서 수학과 시뮬레이션 하기
___8.1 수학 함수
______8.1.1 확장 예제: 확률 계산
______8.1.2 누적 합과 곱
______8.1.3 최소값과 최대값(복수 가능)
______8.1.4 미적분
___8.2 통계 분포를 위한 함수
___8.3 정렬
___8.4 벡터와 행렬의 선형 대수 연산
______8.4.1 확장 예제: 벡터 외적
______8.4.2 확장 예제: 마코브 체인(Markov Chain)의 고정 분포 찾기
___8.5 집합 연산
___8.6 R에서 시뮬레이션 프로그래밍 하기
______8.6.1 내장 랜덤 변수 생성기
______8.6.2 반복 수행 시에 동일한 랜덤 연속값 얻기
______8.6.3 확장 예제: 조합 시뮬레이션

9장 객체 지향 프로그래밍
___9.1 S3 클래스
______9.1.1 S3 제네릭 함수
______9.1.2 예제: 선형 모델 함수 lm()에서 OOP
______9.1.3 제네릭 메소드 실행 내역 찾기
______9.1.4 S3 클래스 작성하기
______9.1.5 상속 사용하기
______9.1.6 확장 예제: 위 삼각 행렬 저장 클래스
______9.1.7 확장 예제: 다항 회귀 분석 과정
___9.2 S4 클래스
______9.2.1 S4 클래스 작성하기
______9.2.2 S4 클래스에서 제네릭 함수 구현하기
___9.3 S3 대 S4
___9.4 객체 관리하기
______9.4.1 ls() 함수를 사용해 객체 나열하기
______9.4.2 rm() 함수를 사용해 특정 객체 제거하기
______9.4.3 save() 함수를 사용해 객체들을 저장하기
______9.4.4 "이건 뭐지?"
______9.4.5 exists() 함수

10장 입력과 출력
___10.1 키보드와 모니터에 접근하기
______10.1.1 scan() 함수 사용하기
______10.1.2 readline() 함수 사용하기
______10.1.3 화면에 출력하기
___10.2 파일 읽고 쓰기
______10.2.1 파일에서 데이터 프레임이나 행렬 읽어오기
______10.2.2 텍스트 파일 읽기
______10.2.3 커넥션 입문
______10.2.4 확장 예제: PUMS 통계 파일
______10.2.5 URL을 통해 원격으로 파일에 접속하기
______10.2.6 파일에 쓰기
______10.2.7 파일과 디렉터리 정보 얻기
______10.2.8 확장 예제: 많은 파일의 내용의 합
___10.3 인터넷에 접근하기
______10.3.1 TCP/IP 개요
______10.3.2 R의 소켓
______10.3.3 확장 예제: 병렬처리 R 구현하기

11장 문자열 처리
___11.1 문자열 처리 함수 개요
______11.1.1 grep()
______11.1.2 nchar()
______11.1.3 paste()
______11.1.4 sprint()
______11.1.5 substr()
______11.1.6 strsplit()
______11.1.7 regexpr()
______11.1.8 gregexpr()
___11.2 정규 표현식
______11.2.1 확장 예제: 주어진 확장자의 파일명 테스트
______11.2.2 확장 예제: 파일명 구성하기
___11.3 디버깅 도구 edtdbg에서 문자열 관련 기능 사용하기

12장 그래픽
___12.1 그래프 만들기
______12.1.1 R 기본 그래픽의 주요 담당자: plot() 함수
______12.1.2 선 추가하기: abline() 함수
______12.1.3 기존 것을 유지한 상태로 새 그래프 그리기
______12.1.4 확장 예제: 한 화면에 두 개의 밀도 추정 그래프 나타내기
______12.1.5 확장 예제: 다항 회귀 예제
______12.1.6 점 추가: points() 함수
______12.1.7 범례 추가: legend() 함수
______12.1.8 텍스트 추가: text() 함수
______12.1.9 위치 찾기: locator() 함수
______12.1.10 그래프 복구
___12.2 그래프 꾸미기
______12.2.1 문자 크게 조절: cex 옵션
______12.2.2 축의 범위 바꾸기: xlim과 ylim 옵션
______12.2.3 다각형 추가. polygon() 함수
______12.2.4 선의 곡선화: lowess()와 loess() 함수
______12.2.5 명시적 함수 그래프화
______12.2.6 확장 예제: 곡선의 일부를 확대하기
___12.3 그래프를 파일에 저장하기
______12.3.1 R 그래픽 장치
______12.3.2 출력된 그래프 저장하기
______12.3.3 R 그래픽 장치 닫기
___12.4 3차원 그래프 생성하기

13장 디버깅
___13.1 디버깅의 기본 원칙
______13.1.1 디버깅의 기본: 확인 원칙
______13.1.2 작은 것부터 시작하기
______13.1.3 모듈식, 하향식 디버깅
______13.1.4 버그 예방
___13.2 왜 디버깅 도구를 사용할까?
___13.3 R 디버깅 기능 사용하기
______13.3.1 debug()와 browser() 함수를 사용한 개별 단계 살펴보기
______13.3.2 브라우저 명령어 사용하기
______13.3.3 중단점 설정하기
______13.3.4 trace() 함수로 추적하기
______13.3.5 충돌 발생 후 traceback()과 debugger() 함수를 사용해 확인하기
______13.3.6 확장 예제: 두 가지의 전체 디버깅 과정
___13.4 국제적인 움직임: 보다 편리한 디버깅 도구
___13.5 시뮬레이션 코드 디버깅에서의 일관성 보장하기
___13.6 구문 및 런타임 오류
___13.7 R 자체에서 GDB 실행하기

14장 성능 향상: 속도와 메모리
___14.1 빠른 R 코드 작성하기
___14.2 반복문에 대한 두려움
______14.2.1 속도 향상을 위한 벡터화
______14.2.2 확장 예제: 몬테카를로 시뮬레이션의 속도를 향상시키기
______14.2.3 확장 예제: 멱행렬 생성하기
___14.3 함수형 프로그래밍과 메모리 문제
______14.3.1 벡터 할당 문제
______14.3.2 복사 후 변경 문제
______14.3.3 확장 예제: 메모리 복사 피하기
___14.4 코드에서 느린 부분을 찾을 때 사용하는 Rprof()
______14.4.1 Rprof()를 사용한 모니터링
______14.4.2 Rprof()의 작동 원리
___14.5 바이트 코드 컴파일
___14.6 데이터가 메모리에 들어가지 않아요!
______14.6.1 청킹
______14.6.2 메모리 관리를 위한 R 패키지 사용하기

15장 타 언어와 R을 인터페이스하기
___15.1 R에서 호출하는 C/C++ 함수 작성하기
______15.1.1 R을 C/C++과 연동할 때의 선행지식
______15.1.2 예제: 정사각 행렬에서 부분 대각행렬 추출
______15.1.3 컴파일하고 코드 실행하기
______15.1.4 R/C 코드 디버깅하기
______15.1.5 확장 예제: 이산 시계열값 예측
___15.2 파이썬에서 R 사용하기
______15.2.1 RPy 설치하기
______15.2.2 RPy 문법

16장 병렬 R
___16.1 상호 아웃링크 문제
___16.2 snow 패키지 소개
______16.2.1 snow 코드 실행하기
______16.2.2 snow 코드 분석하기
______16.2.3 어느 정도의 속도 향상이 가능할까
______16.2.4 확장 예제: K-평균 클러스터링
___16.3 C 사용하기
______16.3.1 멀티코어 사용하기
______16.3.2 확장 예제: OpenMP에서의 상호 아웃링크 문제
______16.3.3 OpemMP 코드 실행하기
______16.3.4 OpenMP 코드 분석
______16.3.5 다른 OpenMP 프라그마
______16.3.6 GPU 프로그래밍
___16.4 성능에 대해 일반적으로 고려할 사항
______16.4.1 과부하의 원인
______16.4.2 당황스러운 병렬 어플리케이션과 그렇지 않은 어플리케이션의 차이
______16.4.3 정적 할당 대 동적 할당
______16.4.4 소프트웨어 연금술: 일반적인 문제를 당황스러운 병렬 문제로 바꾸기
___16.5 병렬 R 코드 디버깅하기

부록 AR 설치하기
___A.1 CRAN에서 R 내려 받기
___A.2 리눅스 패키지 매니저를 사용해 설치하기
___A.3 소스 파일로 설치하기

부록 B 패키지 설치 및 사용
___B.1 기본 패키지
___B.2 하드 디스크에서 패키지 불러오기
___B.3 웹에서 패키지 다운로드하기
______B.3.1 자동으로 패키지 설치하기
______B.3.2 수동으로 패키지 설치하기
___B.4 패키지 내의 함수 리스트 보기

저자소개

네이선 야우 (지은이)    정보 더보기
미국 UCLA에서 통계학 석사를 마치고 데이터 시각화와 개인 데이터 활용에 관한 연구로 통계학 박사를 취득한 통계 전문가다. 2007년부터 홈페이지 FlowingData에 데이터 시각화, 통계 디자인을 주제로 글을 쓰고 그래픽 작업을 해왔다. 그는 데이터 시각화가 데이터를 제시하는 훌륭한 도구이자 수단으로서 훌륭한 매체가 될 수 있을 것이라 믿는다. 저서로는 <비주얼라이즈 디스Visualize this>가 있다.
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노만 매트로프 (지은이)    정보 더보기
UC Davis의 전산학과(전 통계학과) 교수다. 병렬 처리 및 통계적 회귀 기법에 대해 연구 중이며, 소프트웨어 개발에서 널리 사용되는 수많은 웹 튜토리얼의 저자다. 뉴욕타임스, 워싱턴포스트, 포브스, LA타임스 등에 여러 칼럼을 기고했으며, 『The Art of Debugging』의 공저자이기도 하다.
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송용근 (옮긴이)    정보 더보기
POSTECH 컴퓨터공학과, 일본 히로시마 대학에서 의학과학 석사 학위를 받았다. TEDxSeoul 오거나이저와 마가진(magazyn) 엔지니어, 리켄 뇌과학연구소 연구생을 거쳐 현재 디메이저(dmajor)의 데이터 엔지니어로 일하고 있다. 복잡한 시스템을 관계로 풀어내는 데 관심을 두고 있다. 『구글 애널리틱스로 모아보는 데이터』(에이콘출판사, 2016) 등을 번역 출간했다.
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권정민 (옮긴이)    정보 더보기
세상은 데이터로 이뤄져 있다고 생각하며, 데이터를 잘 활용하고자 하는 목표를 가지고 다양한 데이터 분석 및 활용 방안을 만들고 연구하는 것을 업으로 하고 있다. 카이스트 및 포항공과대학교에서 산업공학과 전산학을 전공했으며, 다양한 산업군에서 데이터 분석을 수행하고 있다. 《빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍》, 《The R Book(Second Edition) 한국어판》, 《딥러닝과 바둑》을 번역하고, 《딥러닝 레볼루션》과 《인터넷, 알고는 사용하니?》를 감수했다.
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