R로 쉽게 시작하는 빅데이터 분석

■ 머리말

I. 빅데이터 개요

 01. 4차 산업혁명의 주요 기술
  1 빅데이터
   1) 빅데이터 개요
   2) 빅데이터의 정의
   3) 빅데이터의 특징
  2 인공지능
   1) 인공지능 개요/정의 및 특징
   2) 역사적 고찰

 연습 문제

II. R 시작하기

 01. R과 R 스튜디오
  1. R 언어
   1) R 언어의 특징
   2) R 스튜디오
  2. 변수, 벡터, 함수의 이해
   1) 변수의 이해와 개념
  3. 팩터와 리스트
   1) 팩터
   2) 리스트
   3) 매트릭스
   4) 데이터 프레임

 02. 데이터 입/출력
  1 R에서 데이터의 입력과 출력
   1) 데이터 입력
   2) print(‌ ) 함수와 cat(‌ ) 함수
  2 제어문과 사용자 정의 함수
   1) 조건문과 반복문
   2) 사용자 정의 함수

 연습 문제

III. 데이터 탐색

 01. 데이터 분석
  1 단일·다중 변수
   1) 데이터 탐색이란
   2) 탐색적 데이터 분석의 이해
   3) 단일 변수 범주형 데이터 분석
   4) 두 변수의 상관관계
  2 데이터 전처리
   1) 결측값의 처리

 02. 다양한 그래프 작성
  1 다중 상자 그래프와 나무 지도
   1) 월별 기온 변화를 다중 상자 그래프 작성
   2) 나무 지도
  2 방사형 차트와 ggplot
   1) 방사형 차트
   2) ggplot

 연습 문제

IV. 모델링과 예측 선형 회귀

 01. 모델링
  1 단순 선형 회귀
   1) 모델의 오차 분석
  2 고차 다항식 적용과 분산 분석
   1) ANOVA 함수로 분산 분석
  3 다중 선형 회귀
   1) 다중 선형 회귀
   2) 분석 과정
  4 텍스트 마이닝
   1) Naver News에서 keyword 검색
   2) 단어 구름

 02. 데이터베이스
  1 데이터베이스 시스템
   1) 데이터베이스
   2) 데이터베이스 시스템
  2 데이터 조작하기
   1) RMySQL
  3 CNC 공구 마모도 분석
   1) CNC 밀링머신

 연습 문제

V. 디지털 영상 처리

 01. 이미지 분석
  1 RGB 색상 분류
   1) 이미지 파일 불러오기
   2) 설정 영역의 색상 분류
  2 이미지 경계 검출
   1) 미분 컨볼루션 커널을 이용한 경계 검출
   2) 프리윗 필터
   3) 소벨 필터
   4) 캐니 에지

 02. OpenCV를 이용한 Webcam 연동
  1 Webcam 연동
   1) 이미지 저장 및 불러오기
   2) OpenCV를 지원하는 다양한 기능
  2 얼굴 인식

 03. R에서 TensorFlow 사용
  1 기본 설치
  2 Mnist 정보 기반 학습을 이용한 이미지 분류

 연습 문제

VI. 부록
 01. R 설치
 02. R-Studio 설치
 03. 기타 명령어
 04. MariaDB 설치
 05. R에서 챗GPT 사용하기