R 교과서

1장 빠르게 시작하기
1.1 R 소개하기
__1.1.1 프로그래밍 언어로서 R
__1.1.2 컴퓨팅 환경으로서 R
__1.1.3 커뮤니티로서 R
__1.1.4 생태계로서 R
1.2 R의 필요성
1.3 R 설치하기
1.4 RStudio
__1.4.1 RStudio의 사용자 인터페이스
__1.4.2 RStudio 서버
1.5 간단한 예
1.6 마치며

2장 기본 객체 알아보기
2.1 벡터
__2.1.1 수치형 벡터
__2.1.2 논리형 벡터
__2.1.3 문자형 벡터
__2.1.4 벡터의 서브세팅
__2.1.5 이름이 정해진 벡터
__2.1.6 원소 추출하기
__2.1.7 벡터의 클래스 알아보기
__2.1.8 벡터 변환하기
__2.1.9 수치형 벡터의 산술 연산
2.2 행렬
__2.2.1 행렬 만들기
__2.2.2 행과 열 이름 정하기
__2.2.3 행렬의 서브세팅
__2.2.4 행렬 연산자 활용하기
2.3 배열
__2.3.1 배열 만들기
__2.3.2 배열의 서브세팅
2.4 리스트
__2.4.1 리스트 만들기
__2.4.2 리스트에서 원소 추출하기
__2.4.3 리스트의 서브세팅
__2.4.4 이름이 정해진 리스트
__2.4.5 값 할당하기
__2.4.6 기타 함수
2.5 데이터 프레임
__2.5.1 데이터 프레임 만들기
__2.5.2 행과 열 이름 정하기
__2.5.3 데이터 프레임의 서브세팅
__2.5.4 값 설정하기
__2.5.5 요인
__2.5.6 데이터 프레임에 유용한 함수
__2.5.7 데이터 읽고 쓰기
2.6 함수
__2.6.1 함수 만들기
__2.6.2 함수 호출하기
__2.6.3 동적 타이핑
__2.6.4 함수 일반화
__2.6.5 함수 인수의 기본값
2.7 마치며

3장 작업 환경 활용하기
3.1 R의 작업 디렉터리
__3.1.1 RStudio에서 R 프로젝트 생성하기
__3.1.2 절대 경로와 상대 경로
__3.1.3 프로젝트 파일 관리하기
3.2 작업 환경 둘러보기
__3.2.1 이미 있는 기호 살펴보기
__3.2.2 객체 구조 보기
__3.2.3 기호 제거하기
3.3 전역 설정 수정하기
__3.3.1 표기되는 숫자 개수 조정하기
__3.3.2 경고 메시지 레벨 조정하기
3.4 패키지 라이브러리 관리하기
__3.4.1 패키지 이해하기
__3.4.2 CRAN에서 패키지 설치하기
__3.4.3 CRAN에서 패키지 업데이트하기
__3.4.4 온라인 저장소에서 패키지 설치하기
__3.4.5 패키지 함수 사용하기
__3.4.6 마스킹과 이름 충돌
__3.4.7 패키지 설치 여부 확인하기
3.5 마치며

4장 기본 표현식
4.1 할당 표현식
__4.1.1 대체 할당 연산자
__4.1.2 비표준 이름과 역따옴표 사용하기
4.2 조건 표현식
__4.2.1 if 문 사용하기
__4.2.2 if 조건식 사용하기
__4.2.3 벡터에 if 문 사용하기
__4.2.4 벡터화된 if: ifelse
__4.2.5 switch 문 사용하기
4.3 반복 표현식
__4.3.1 for 루프 사용하기
__4.3.2 while 루프 사용하기
4.4 마치며

5장 기본 객체 활용하기
5.1 객체 함수 사용하기
__5.1.1 객체 타입 알아보기
__5.1.2 데이터 차원 조사하기
5.2 논리 함수 사용하기
__5.2.1 논리 연산자
__5.2.2 논리 함수
__5.2.3 결측 값 다루기
__5.2.4 논리적 강제 변환
5.3 수학 함수 사용하기
__5.3.1 기본 함수
__5.3.2 숫자 반올림 함수
__5.3.3 삼각 함수
__5.3.4 쌍곡선 함수
__5.3.5 극한 함수
5.4 수치 해석 활용하기
__5.4.1 근 구하기
__5.4.2 미적분
5.5 통계 함수 사용하기
__5.5.1 벡터에서 샘플링하기
__5.5.2 랜덤 분포 이용하기
__5.5.3 요약 통계 계산
5.6 apply 계열 함수 활용하기
__5.6.1 lapply
__5.6.2 sapply
__5.6.3 vapply
__5.6.4 mapply
__5.6.5 apply
5.7 마치며

6장 문자열 다루기
6.1 문자열 시작하기
__6.1.1 텍스트 출력하기
__6.1.2 문자열 연결하기
__6.1.3 텍스트 변환하기
__6.1.4 텍스트 서식 지정하기
6.2 날짜/시간 서식
__6.2.1 텍스트에서 날짜/시간 분석하기
__6.2.2 날짜/시간을 문자열로 서식 변환하기
6.3 정규 표현식 사용하기
__6.3.1 문자열 패턴 찾기
__6.3.2 그룹을 사용하여 데이터 추출하기
__6.3.3 사용자 정의 방식으로 데이터 읽기
6.4 마치며

7장 데이터 다루기
7.1 데이터 읽고 쓰기
__7.1.1 파일에서 텍스트 데이터 읽고 쓰기
__7.1.2 엑셀 워크시트 읽기와 쓰기
__7.1.3 네이티브 데이터 파일 읽기와 쓰기
__7.1.4 내장 데이터셋 가져오기
7.2 데이터 시각화하기
__7.2.1 산점도 만들기
__7.2.2 선 그래프 만들기
__7.2.3 막대 그래프 그리기
__7.2.4 원 그래프 만들기
__7.2.5 히스토그램과 밀도 그래프 그리기
__7.2.6 상자 그림 그리기
7.3 데이터 분석하기
__7.3.1 선형 모델 피팅하기
__7.3.2 회귀 트리 피팅하기
7.4 마치며

8장 R 속으로
8.1 지연 평가 이해하기
8.2 수정 시 복사 메커니즘 이해하기
__8.2.1 함수 외부 객체 수정하기
8.3 렉시컬 스코핑 이해하기
8.4 환경의 동작 방식 이해하기
__8.4.1 환경 객체 파악하기
__8.4.2 환경을 만들고 연결하기
__8.4.3 환경 연결하기
__8.4.4 함수와 관련한 환경 이해하기
8.5 마치며

9장 메타프로그래밍
9.1 함수형 프로그래밍 이해하기
__9.1.1 클로저의 생성과 사용
__9.1.2 고차 함수 사용하기
9.2 언어 컴퓨팅
__9.2.1 표현식 캡처하고 수정하기
__9.2.2 표현식 평가하기
__9.2.3 비표준 평가 이해하기
9.3 마치며

10장 객체 지향 프로그래밍
10.1 객체 지향 프로그래밍 소개하기
__10.1.1 클래스와 메서드 이해하기
__10.1.2 상속 이해하기
10.2 S3 객체 시스템으로 작업하기
__10.2.1 제네릭 함수와 메서드 디스패치 이해하기
__10.2.2 내장 클래스와 메서드 활용하기
__10.2.3 기존 클래스에 대한 제네릭 함수 정의하기
__10.2.4 새로운 클래스의 객체 생성하기
10.3 S4로 작업하기
__10.3.1 S4 클래스 정의하기
__10.3.2 S4 상속 이해하기
__10.3.3 S4 제네릭 함수 정의하기
__10.3.4 다중 디스패치 이해하기
10.4 참조 클래스로 작업하기
10.5 R6로 작업하기
10.6 마치며

11장 데이터베이스 다루기
11.1 관계형 데이터베이스로 작업하기
__11.1.1 SQLite 데이터베이스 만들기
__11.1.2 테이블과 테이블 필드에 접근하기
__11.1.3 관계형 데이터베이스 쿼리를 위한 SQL 배우기
__11.1.4 쿼리 결과를 나누어서 가져오기
__11.1.5 일관성을 위해 트랜잭션 사용하기
__11.1.6 파일 데이터를 데이터베이스로 저장하기
11.2 NoSQL 데이터베이스로 작업하기
__11.2.1 MongoDB 작업하기
__11.2.2 Redis 사용하기
11.3 마치며

12장 데이터 조작하기
12.1 내장 함수로 데이터 프레임 조작하기
12.2 reshape2 패키지로 데이터 프레임 재구성하기
12.3 sqldf 패키지로 데이터 프레임 쿼리하기
12.4 data.table로 데이터 조작하기
__12.4.1 키를 사용하여 행에 접근하기
__12.4.2 그룹별로 데이터 요약하기
__12.4.3 data.table 재구성하기
__12.4.4 내부 세트 함수 사용하기
__12.4.5 data.table의 동적 스코핑 이해하기
12.5 dplyr 파이프라인으로 데이터 프레임 조작하기
12.6 rlist로 중첩된 데이터 구조에서 작업하기
12.7 마치며

13장 고성능 컴퓨팅
13.1 코드 성능 문제 이해하기
__13.1.1 코드 성능 측정하기
13.2 코드 프로파일링하기
__13.2.1 Rprof를 사용한 코드 프로파일링하기
__13.2.2 Profvis를 사용한 코드 프로파일링하기
__13.2.3 코드를 느리게 하는 원인 알아보기
13.3 코드 성능 높이기
__13.3.1 내장 함수 사용하기
__13.3.2 벡터화 사용하기
__13.3.3 바이트 코드 컴파일러 사용하기
__13.3.4 Intel MKL에 기반한 R 배포 사용하기
__13.3.5 병렬 컴퓨팅 사용하기
__13.3.6 Rcpp 사용하기
13.4 마치며

14장 웹 스크레이핑
14.1 웹 페이지 내부 살펴보기
14.2 CSS 선택자로 웹 페이지에서 데이터 추출하기
14.3 XPath 선택자 학습하기
14.4 HTML 코드 분석 및 데이터 추출하기
14.5 마치며

15장 생산성 향상
15.1 R 마크다운 문서 작성하기
__15.1.1 마크다운 알아보기
__15.1.2 마크다운에 R 통합하기
__15.1.3 테이블 및 그래프 추가하기
15.2 대화형 앱 만들기
__15.2.1 샤이니 앱 만들기
__15.2.2 shinydashboard 사용하기
15.3 마치며

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 시각화를 위해 설계되었다. 최근에는 데이터 과학이나 통계에서 가장 널리 사용한다. 데이터 처리에서 R 프로그래밍이 중요해졌지만, R 언어에 익숙하지 않으면 프로그래밍하기가 조금은 힘들다.
동적 언어인 R은 C++, 자바, C# 같은 컴파일 언어처럼 엄격하지 않기 때문에 데이터 구조를 매우 유연하게 사용할 수 있다. 처음 R을 사용하여 데이터를 처리하고 분석할 때는 R의 동작이 신기하고 예측할 수 없고, 때로는 매우 일관성이 없는 것처럼 보일 수 있다.
데이터 분석 프로젝트에서 어떤 모델을 실행하는 데 노력은 많이 들지 않는 대신 데이터 정리, 변환, 시각화를 하는 데 시간을 대부분 쏟게 된다. 실제로 결과가 이상하거나 예기치 못한 오류가 발생하여 실행에 실패한 코드의 문제점을 찾는 데 많은 시간을 소요한다. 실제 눈에 보이는 문제가 아닌 프로그래밍 문제를 다룬다는 것이 더 어려울 수 있다. 특히 아무런 단서 없이 몇 시간 동안 버그와 맞서 싸워야 할 때 더욱 그렇다.
그러나 프로젝트를 여러 번 수행하고, 경험을 많이 쌓고, 점차 객체와 함수 동작을 알아 갈수록 R이 생각보다 훨씬 아름답고 일관성이 있음을 알게 된다. 필자의 이러한 R 프로그래밍 시각을 공유하고자 이 책을 쓰게 되었다.
이 책으로 다양한 도구와 함께 프로그래밍 언어로서 R에 대한 보편적이고 일관된 내용을 이해할 수 있을 것이다. 또한, 예제를 통해 데이터 작업의 생산성 향상도 심층적으로 이해할 수 있을 것이다. 이 경험으로 R 프로그래밍에 자신감을 얻고, 적합한 기술로 어떤 문제든지 해결할 수 있을 것이다.