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데이터 R지?

데이터 R지?

(초보자를 위한 데이터 사이언스 입문)

배정수, 황순욱 (지은이)
연두에디션
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데이터 R지?
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 데이터 R지? (초보자를 위한 데이터 사이언스 입문)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9791188831708
· 쪽수 : 328쪽
· 출판일 : 2020-12-27

책 소개

데이터 분석을 위한 프로그래밍 학습에 앞서 데이터와 빅데이터의 개념을 정리하고 그 활용과 필요성에 대해 설명하고 있다. IT 비전공자들도 익숙한 MS 오피스 프로그램인 엑셀을 통해 데이터를 분석 가공해서 문제를 해결할 수 있도록 기본적인 내용으로 구성하였다.

목차

CHAPTER 1 데이터 사이언스 001
■ 1.1 데이터란 무엇인가? 002
1.1.1 데이터(Data)와 정보(Information) 002
1.1.2 자료, 정보, 지식, 지혜의 사이클 004
1.1.3 데이터 유형 005
1.1.4 데이터 크기 007
■ 1.2 데이터 사이언스란? 008
1.2.1 데이터 사이언스 정의 008
1.2.2 데이터 사이언티스트(Data Scientist) 010
1.2.3 데이터 분석 VS 데이터 사이언스 011
■ 1.3 데이터 사이언스 절차 012
■ 1.4 데이터 사이언스를 위한 소프트웨어 014

CHAPTER 2 빅데이터 기술의 이해 017
■ 2.1 빅데이터란? 018
2.1.1 빅데이터란 정확히 무엇일까요? 018
2.1.2 빅데이터의 3V 021
2.1.3 빅데이터의 부상 021
■ 2.2 빅데이터 분석 023
■ 2.3 빅데이터 활용 024
■ 2.4 빅데이터 시대의 빅브라더 등장 026

CHAPTER 3 엑셀로 데이터 맛보기 029
■ 3.1 엑셀 몰아보기 030
3.1.1 엑셀 화면 구성 030
3.1.2 데이터 입력 033
3.1.3 파일 저장 034
3.1.4 파일 열기 035
■ 3.2 워크시트와 자동 서식 035
3.2.1 삽입과 삭제 035
3.2.2 이동과 복사 037
3.2.3 미리 만들어진 서식으로 문서 만들기 040

CHAPTER 4 엑셀로 데이터 정리하기 041
■ 4.1 데이터 채우기 042
4.1.1 자동 채우기 042
4.1.2 빠른 채우기 045
■ 4.2 데이터 유효성 검사하기 046
4.2.1 데이터 유효성 검사 기능 046
4.2.2 유효성 조건 설정 046
■ 4.3 중복데이터 정리하기 050
■ 4.4 셀 꾸미기 051
4.4.1 셀 서식 051
4.4.2 셀 스타일과 표 서식 056
4.4.3 메모 058
4.4.4 행과 열 크기 설정 060
■ 4.5 기본함수 익히기 061
4.5.1 함수란? 061
4.5.2 셀 참조 하기 062
4.5.3 자동 합계 기능 064
4.5.4 함수 라이브러리와 함수 마법사 068

CHAPTER 5 엑셀로 데이터 고급지게 정리하기 071
■ 5.1 조건부 서식 072
5.1.1 셀 강조 규칙과 상위/하위 규칙 072
5.1.2 데이터 막대/색조/아이콘 집합 074
5.1.3 수식을 사용한 조건부 서식 076
5.1.4 규칙 관리 077
■ 5.2 차트 080
5.2.1 차트의 구성 요소 080
5.2.2 차트 만들기 081
5.2.3 차트 편집 085
5.2.4 스파크라인 차트 088

CHAPTER 6 엑셀로 데이터 관리하기 091
■ 6.1 데이터 정렬하기 092
6.1.1 정렬의 기본 092
6.1.2 데이터 값으로 정렬 093
6.1.3 서식으로 정렬 095
■ 6.2 데이터 추출하기 097
6.2.1 자동 필터 097
6.2.2 고급 필터 103
■ 6.3 피벗테이블 106
6.3.1 피벗테이블 만들기 106
6.3.2 피벗테이블 편집 108
6.3.3 슬라이서 및 데이터 필터링 116

CHAPTER 7 종합 예제 119
■ 7.1 시간대별 풍력 발전량 120
■ 7.2 졸업 과정과 급여의 관계 129

CHAPTER 8 빅데이터 어떻게 다룰까? 135
■ 8.1 R이란? 136
■ 8.2 R과 RStudio 환경구축 136
8.2.1 R 다운로드 및 설치 137
8.2.2 R GUI 실행 140
8.2.3 R Studio 다운로드 및 설치 141
8.2.4 RStudio 실행 환경 143
■ 8.3 R과 RStudio 다루기 147
8.3.1 RStudio에서 프로젝트 생성하기 147
8.3.2 RStudio 스크립트 저장 150
8.3.3 R Studio 스크립트 생성 152
8.3.4 함수와 패키지 153

CHAPTER 9 데이터 구조 157
■ 9.1 데이터 구조와 연산 158
9.1.1 변수 158
9.1.2 벡터 163
9.1.3 팩터(factor) 174
9.1.4 행렬 175
9.1.5 리스트 183
9.1.6 데이터 프레임 187
■ 9.2 데이터 읽고 쓰기 201
9.2.1 파일 저장하기 201
9.2.2 파일 불러오기 202
9.2.3 R 내장 데이터 읽기 206
■ 9.3 데이터 정제하기 208
9.3.1 데이터 추출 209
9.3.2 일괄 처리하기 212
9.3.3 NA 처리하기 218
9.3.4 이상치 정제하기 220

CHAPTER 10 데이터 시각화해 봤니? 223
■ 10.1 데이터 시각화란? 224
■ 10.2 ggplot2 사용하기 225
■ 10.3 히스토그램 227
■ 10.4 밀도 도표 228
■ 10.5 상자 도표 230
■ 10.6 산점도 233
■ 10.7 바 차트(Bar Chart) 235

CHAPTER 11 누가 생존했을까? 239
■ 11.1 Kaggle? 240
■ 11.2 Titanic Dataset 240
■ 11.3 데이터 수집 240
■ 11.4 데이터 살펴보기 241
11.4.1 새 프로젝트 생성 241
11.4.2 새 스크립트 파일 생성 242
11.4.3 파일 불러오기 242
11.4.4 데이터 살펴보기 243
11.4.5 데이터 요약 245
■ 11.5 데이터 정제하기 245
■ 11.6 데이터 시각화하기 248

CHAPTER 12 사람들은 어디로 많이 갔을까? 257
■ 12.1 SK Data Hub 258
■ 12.2 데이터 수집 258
■ 12.3 데이터 살펴보기 259
■ 12.4 데이터 정제하기 262
■ 12.5 데이터 시각화하기 265

CHAPTER 13 우리나라 인구는 어떻게 변했을까? 273
■ 13.1 공공데이터 274
■ 13.2 데이터 수집 274
■ 13.3 데이터 살펴보기 276
■ 13.4 데이터 정제하기 279
■ 13.5 데이터 시각화하기 284

CHAPTER 14 어떤 단어들이 많이 등장했을까? 289
■ 14.1 비정형 데이터 290
■ 14.2 데이터 수집 290
■ 14.3 데이터 살펴보기 295
■ 14.4 데이터 정제하기 297
■ 14.5 텍스트 정형화하기 300
■ 14.6 데이터 시각화하기 304

CHAPTER 15 웹데이터 가져오기? 307
■ 15.1 웹 스크래핑? 308
■ 15.2 데이터 수집 308
■ 15.3 데이터 살펴보기 310
■ 15.4 데이터 정제하기 314
■ 15.5 데이터 시각화하기 319

INDEX 321

저자소개

배정수 (지은이)    정보 더보기
동서대학교 소프트웨어융합대학 교수로 재직 중이며, 현재 컴퓨터공학 개론과 SW 기초와 관련한 강의를 진행하고 있다. 최근에는 SW중심대학사업단에서 비전공자들을 위한 AI·SW 교육 및 연구를 진행하고 있다.
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황순욱 (지은이)    정보 더보기
인하대학교 컴퓨터공학과에서 학사학위를, 고려대학교 전기전자컴퓨터공학과에서 석사학위를 받았으며, 일본 Aizu 대학 정보시스템 학과에서 박사학위 중퇴 후 부경대학교 과학기술정책 학과에서 박사학위를 취득하였다. 현재는 인공지능을 활용하는 데이터 분석 회사인 데이터클래식의 대표로 파이썬, R 등을 통해 데이터를 분석하는 프로젝트를 진행하고 있다. 또한, 동아대학교, 인제대학교 등에서 데이터 과학 프로그래밍, 웹 프로그래밍 등을 강의 중이다.
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