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R과 RStudio를 활용한 빅데이터 분석 세트 - 전2권

R과 RStudio를 활용한 빅데이터 분석 세트 - 전2권

(『빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍』+『RStudio 따라잡기』)

노만 매트로프, 마크 P.J. 판 데르 루, 에드윈 데 용에 (지은이), 권정민, 정사범 (옮긴이)
  |  
에이콘출판
2013-05-31
  |  
45,000원

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R과 RStudio를 활용한 빅데이터 분석 세트 - 전2권

책 정보

· 제목 : R과 RStudio를 활용한 빅데이터 분석 세트 - 전2권 (『빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍』+『RStudio 따라잡기』)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 언어 > 프로그래밍 언어 기타
· ISBN : 9788960774391
· 쪽수 : 644쪽

책 소개

R과 RStudio를 활용한 빅데이터 분석 세트.『빅데이터 분석 도구 R 프로그래밍』과『RStudio 따라잡기』로 구성된 세트다.

목차

『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


『RStudio 따라잡기』

1장 시작하기
___한눈에 보는 RStudio
___RStudio 설치
______R 설치
_________윈도우와 맥 OS X에서 R 설치
_________리눅스에서 R 설치
___소스코드를 이용한 R 빌드
___윈도우에서 R 빌드
___RStudio 설치
______RStudio 서버 설치
______R 패키지 설치
___개요 : 첫 번째 R세션
______단축키
______도움말 찾기
_________RStudio 제거
___추가 참고 도서
___요약


2장 R 스크립트 작성과 R 콘솔
___R에 근접하기
___R 콘솔의 기능
______실행 명령
______명령 이력
______명령어 완성
_________함수와 매개변수 완성
_________객체 완성
_________파일 이름 완성
______콘솔용 단축키
___소스편집기의 기능
______R 스크립트 편집
_________구문 강조
_________들여쓰기
_________주석 달기
_________찾기와 바꾸기
______코드 접기, 분할, 탐색
_________코드 접기
_________코드 탐색
_________코드 분할
_________코드 실행
___요약

3장 데이터 보기와 플로팅
___데이터 보기와 객체 브라우저
___플로팅
______줌
______내보내기
______탐색
___manipulate 패키지를 이용한 대화형 플로팅
______조정 함수
______더 많은 조정 옵션 이용하기
______고급 주제: manipulate로부터 플롯 매개변수 가져오기
___요약

4장 R 프로젝트 관리
___R 프로젝트
______R 프로젝트 만들기
______디렉터리 구조와 파일 조작
___버전 관리
______버전 관리란
_________GIT 또는 Subversion 설치
______단일 개발자 프로젝트를 위한 버전 관리
_________GIT
_________Subversion
___팀작업
___추가 참고 도서
___요약

5장 보고서 생성
___보고서 생성을 위한 사전 준비
___노트북
______노트북 옵션
______노트북 게시
___R 마크다운과 Rhtml
______R 마크다운 작업순서
______확장 예제
______마크다운 문법
______Rhtml
___코드 조각
______조각 구문과 선택 옵션
_________RMarkdown: .Rmd files
_________Rhtml: .Rhtml files
_________LaTeX: .Rnw files
______RStudio의 chunk 지원과 단축키
___LaTeX
___추가 참고 도서
___요약

6장 효과적인 Rstudio 활용
___함수 작성을 위한 추가 기능
______함수 추출
______함수 탐색
___패키지 작성법 소개
______전제 조건
______기본 구조와 워크플로
______패키지 디렉터리 구조 만들기
_________Roxygen2로 함수 문서화
______devtools로 패키지 구축하기
_________Devtools 패키지에 대한 상세 내용
_________패키지 게시
___요약

저자소개

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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마크 P.J. 판 데르 루 (지은이)    정보 더보기
네덜란드 네이메헌대학교 이론화학연구원에서 박사학위를 받았다. 2007년 이후로 네덜란드 통계청의 통계방법론 부서에서 연구를 하고 있다. 관심연구분야는 데이터 정제 방법과 전산통계업무 자동화다. 네덜란드 통계청에서 지역 R전문센터를 담당하며, R을 이용한 전산통계에 대해 사용자들을 교육하고 지원하고 있다. 수년 동안 R을 교육해왔고 CRAN에서 다운로드할 수 있는 R패키지(editrules, deducorrect, rspa, extremevalues)를 만든 공동개발자다. 저술 목록은 웹사이트(www.markvanderloo.eu)에서 볼 수 있다.
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에드윈 데 용에 (지은이)    정보 더보기
네덜란드 통계청에서 15년 이상 근무해 왔다. 이론과 전산고체물리학 석사학위를 받은 후 전산통계부서에서 업무를 시작했다. 현재는 통계방법론 부서에서 연구를 하고 있다. 관심연구분야는 데이터 시각화, 데이터 분석, 전산통계다. R을 이용한 그래픽 분석 워크샵에서 150명 이상의 사람들을 교육시켰으며, CRAN에서 다운로드할 수 있는 R패키지(tabplot, tabplotd3, ffbase, whisker, editrule, deducorrect)를 만든 공동개발자다.
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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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정사범 (옮긴이)    정보 더보기
의사결정과 최적화 방법론에 관심이 많다. 세상에 존재하는 다양한 데이터를 이용해 당면한 문제를 해결하는 일을 하고 있다. 다양한 책과 현장 경험을 통해 데이터 수집, 정제, 분석, 보고 방법에 대한 지식을 얻는 것에 감사하고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 『RStudio 따라잡기』(2013), 『The R book(Second Edition) 한국어판』(2014), 『예측 분석 모델링 실무 기법』(2014), 『데이터 마이닝 개념과 기법』(2015), 『파이썬으로 풀어보는 수학』(2016), 『데이터 스토리텔링』(2016), 『R에서 객체지향 프로그래밍 사용하기』(2016), 『파이썬 프로그래밍 개론』(2016), 『산업인터넷(IIOT)과 함께하는 인더스트리 4.0』(2017), 『장고 마스터하기』(2017), 『텐서플로로 구현하는 딥러닝과 강화학습』(2017), 『머신 러닝 알고리즘』(2019)을 번역했다.
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