빅데이터 분석 R프로그래밍으로 시작하기

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