코딩 없이 배우는 데이터 과학

추천의 글
머리말

1. 데이터 과학을 위한 체계

1.1. 왜 데이터 과학인가?
1.1.1. 데이터 과학이란 무엇인가?
1.1.2. 데이터 과학자의 길
1.1.3. ‘코딩 없이’ 배우는 데이터 과학의 중요성

1.2. 데이터 과학을 위한 기본 지식
1.2.1. 데이터
1.2.2. 변수

1.3. 데이터 과학의 프레임워크
1.3.1. 이론적 배경에 따른 분류
1.3.2. 분석 목적에 따른 분류
1.3.3. 종속 변수에 따른 분류
1.3.4. 변수의 개수에 따른 분류

2. 데이터 과학을 위한 도구

2.1. 데이터 과학을 위한 도구
2.1.1. 데이터 과학을 위한 도구란?
2.1.2. 오픈 소스 소프트웨어
2.1.3. 상용 소프트웨어

2.2. 왜 SAS ODA인가?
2.2.1. SAS ODA의 서비스 제공 배경
2.2.2. SAS ODA의 채택 사유

2.3. SAS ODA 사용하기
2.3.1. 권장 시스템 환경
2.3.2. 서비스 가입하기

2.4. SAS Studio 둘러보기
2.4.1. 기본 구성
2.4.2. 작업 모드
2.4.3. 프로세스 플로우

2.5. SAS Studio 맛보기
2.5.1. 폴더 만들기
2.5.2. 라이브러리 만들기
2.5.3. 작업 및 유틸리티

3. 데이터 가공과 처리

3.1. 왜 데이터 처리가 중요한가?
3.1.1. 신뢰성 확보를 위한 도구
3.1.2. 큰 데이터를 다루기 위한 도구
3.1.3. 이 정도면 훌륭한 분석 도구
3.1.4. 예제 데이터 소개

3.2. 데이터 입력과 출력
3.2.1. 파일 업로드
3.2.2. 데이터 확인하기
3.2.3. 데이터 내보내기
3.2.4. 파일 다운로드

3.3. 데이터 처리 기본
3.3.1. 질의
3.3.2. 질의 출력
3.3.3. 칼럼 선택
3.3.4. 칼럼 필터
3.3.5. 칼럼 요약
3.3.6. 칼럼 정렬

3.4. 데이터 구조 변환
3.4.1. 테이블 조인
3.4.2. 테이블 연결
3.4.3. 데이터 전치

4. 기술적 데이터 분석

4.1. 기술적 데이터 분석이란?
4.1.1. 데이터의 소리
4.1.2. 기술적 데이터 분석의 유형
4.1.3. 기술적 데이터 분석의 필요성

4.2. 수치형 데이터 분석
4.2.1. 수치형 데이터 분석이란?
4.2.2. 위치
4.2.3. 변동성
4.2.4. 모양

4.3. 범주형 데이터 분석
4.3.1. 범주형 데이터 분석이란?
4.3.2. 일원 빈도 분석
4.3.3. 결측률 분석

4.4. 데이터 변환
4.4.1. 데이터 순위화
4.4.2. 값 재코딩
4.4.3. 범위 재코딩
4.4.4. 데이터 변환
4.4.5. 데이터 표준화

5. 시각적 데이터 분석 I

5.1. 시각적 데이터 분석
5.1.1. 시각적 데이터 분석이란?
5.1.2. 공통 작업

5.2. 1차원 그래프
5.2.1. 막대 그래프
5.2.2. 원 그래프
5.2.3. 히스토그램
5.2.4. 상자 도표

5.3. 2차원 그래프
5.3.1. 산점도
5.3.2. 열지도
5.3.3. 시계열 도표
5.3.4. 모자이크 도표

5.4. 다차원 그래프
5.4.1. 선 그래프
5.4.2. 막대-선 그래프
5.4.3. 버블 도표

6. 시각적 데이터 분석 II

6.1. 지도 그래프란?
6.1.1. 지도 그래프란?
6.1.2. 위도와 경도
6.1.3. 지도 데이터
6.1.4. 지도의 유형
6.1.5. 지도 그래프의 종류

6.2. 위치 지도
6.2.1. 위경도 데이터 생성
6.2.2. 버블 지도
6.2.3. 산점 지도
6.2.4. 시계열 지도

6.3. 지역 지도
6.3.1. 등치 지역도
6.3.2. 텍스트 지도

맺음말