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(빅데이터 분석을 위한) R 프로그래밍

조민호

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자료유형단행본
서명/저자사항(빅데이터 분석을 위한) R 프로그래밍 / 조민호 지음
개인저자조민호
발행사항서울 : 정보문화사, 2016
형태사항284 p. : 삽화, 표 ; 24 cm
기타표제데이터 과학자와 통계 분석자를 위한 입문서
ISBN9788956746753
일반주기 색인수록
일반주제명R (Computer program language)
분류기호519.50285 005.133
언어한국어

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출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

데이터 과학자와 통계 분석자를 위한 입문서
실전에 바로 응용 가능한 실무 예제와 상세한 설명


이 책은 통계 분석이 필요한 사람과 빅데이터, 데이터 과학 분야로 진출하고 싶은 열혈 독자들을 위한 것으로, 상세한 수식이나 논리보다는 어떻게 활용해야 하는지에 중점을 두고 있으며, 초보자들이 중간에 포기하지 않고 잘 마무리할 수 있도록 실습을 중심으로 구성하였다.

R은 다음과 같은 경우에 주로 사용된다.

업무상 통계 분석이 필요한 경우
데이터의 특성을 파악하고 어떻게 진행할 것인지에 대한 방향을 탐색하는 경우
시각화에 기반을 둔 통계 분석 리포트를 작성하는 경우
복잡한 데이터 조작 및 분석 과정을 프로그램하는 경우
신경망, 시뮬레이션, 기계 학습 등에 관한 연구를 하는 경우

이 책은 경영학이나 인문학을 전공한 사람이 데이터 분석 및 통계에 관한 공부를 하는 데에 많은 도움이 되는 교재라고 할 수 있다. 이 책을 모두 읽고 나면 ‘데이터 분석’과 ‘통계 분석’이라는 단어의 의미를 명확히 구별할 수 있게 될 것이다. 이와 아울러 R이라는 좋은 도구를...

출판사 제공 책소개 전체

데이터 과학자와 통계 분석자를 위한 입문서
실전에 바로 응용 가능한 실무 예제와 상세한 설명


이 책은 통계 분석이 필요한 사람과 빅데이터, 데이터 과학 분야로 진출하고 싶은 열혈 독자들을 위한 것으로, 상세한 수식이나 논리보다는 어떻게 활용해야 하는지에 중점을 두고 있으며, 초보자들이 중간에 포기하지 않고 잘 마무리할 수 있도록 실습을 중심으로 구성하였다.

R은 다음과 같은 경우에 주로 사용된다.

업무상 통계 분석이 필요한 경우
데이터의 특성을 파악하고 어떻게 진행할 것인지에 대한 방향을 탐색하는 경우
시각화에 기반을 둔 통계 분석 리포트를 작성하는 경우
복잡한 데이터 조작 및 분석 과정을 프로그램하는 경우
신경망, 시뮬레이션, 기계 학습 등에 관한 연구를 하는 경우

이 책은 경영학이나 인문학을 전공한 사람이 데이터 분석 및 통계에 관한 공부를 하는 데에 많은 도움이 되는 교재라고 할 수 있다. 이 책을 모두 읽고 나면 ‘데이터 분석’과 ‘통계 분석’이라는 단어의 의미를 명확히 구별할 수 있게 될 것이다. 이와 아울러 R이라는 좋은 도구를 사용할 수 있는 능력도 갖추게 될 것이다.

■ 출판사 서평

R에 대한 관심이 증대되고, 배우고자 하는 사람이 늘어갈수록 피해갈 수 없는 질문은 “어떻게 하면 R을 빠르고 효과적으로 배울 수 있는가?”이다.

R은 통계와 스크립트 언어를 기반으로 다양한 기능과 응용을 무료로 제공하는 제품이라고 설명할 수는 있지만, 기능과 응용이 다양한 만큼 어디에서부터 공부해야 할지 정확한 답을 찾기 어렵다. 이런 점이 통계나 컴퓨터에 익숙하지 않은 일반인들이 R을 쉽게 접근할 수 없는 제품의 이미지를 가지게 하고 있다. 이런 점을 극복하고 일반인들이 R을 쉽게 배워서 활용할 수 있도록 하자는 취지에서 이 책이 기획되었다.

독자보다 먼저 R을 공부해본 선임자로서 R을 공부하는 방법에 대한 나의 생각은 다음과 같다.

● R 기본 패키지에 필요한 기능을 추가하여 사용하는 구조로 되어 있다.
이때, 추가되는 패키지는 R 기본 패키지에서 제공하는 기본 기능과 명령어를 동일하게 사용하게 된다. 그러므로 기본 패키지에서 제공하는 공통 기능 부분을 정확히 이해하는 것이 중요하다.
● R 기본 패키지는 다음과 같이 이루어진다.
- R 기본 사용법, 명령어, 처리 절차
- 기본적인 자료형의 정의 및 사용
- 배치 모드를 확대한 프로그램 기능
- 그래픽 기능
- 통계 기능
● R 기능이 추가되는 부분을 선택하여 설치하는 것으로 매우 다양하며, 계속 보완되고 확장되고 있다.
- R 그래픽/통계 기능을 보다 멋지고 다양하게 하는 부분
- 대용량 데이터 분석을 위한 기능 부분
: 데이터 조작 및 생성 기능, 의사결정 트리, 회귀, 클러스터링, 군집, 팩터, 시계열, 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 등
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