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R로 하는 빅데이터 분석 : 데이터 전처리와 시각화 : 개념적 기초에서 심층 활용까지 / 2판(개정판)

김권현

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자료유형단행본
서명/저자사항R로 하는 빅데이터 분석 : 데이터 전처리와 시각화 : 개념적 기초에서 심층 활용까지 / 김권현 지음
개인저자김권현
판사항2판(개정판)
발행사항서울 : 숨은원리, 2020
형태사항vi, 305 p. : 삽화(일부천연색) ; 25 cm
기타표제숨은원리 데이터사이언스(data science)
ISBN9791196014490
일반주기 부록: A. 수 표기 방법 -- B. dplyr을 SQL로 번역하기 -- C. 화일과 디렉토리 관련 함수들 외
언어한국어

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No. 등록번호 청구기호 소장처/자료실 도서상태 반납예정일 예약 서비스
1 1360420 519.50285 김171r 2020 2관4층 일반도서 대출가능
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출판사 제공 책소개

출판사 제공 책소개 일부

2019년 3월, 1판. 2020년 1월, 개정판 발간!

제 1판에 있었던 실수와 오류를 수정하고, ‘날짜와 시간’, ‘수 표기 방법’ 등 새로운 자료를 추가 보완하였습니다. 개정판에서 추가된 내용은 다음과 같습니다.

● 집단별 적용 함수 mapply, sweep, rapply 추가
● 배열 관련 함수 총정리
● dplyr 최신 버전 반영
● SQL 관련 함수 소개
● 파일과 디렉토리 관련 함수 총정리

출판사 서평

이 책은 어느 정도 프로그래밍 경험이 있는 독자를 대상으로, 오픈 소스 데이터 분석 도구인 R을 활용하여 데이터를 불러들이고, 가공하고, 시각화하는 방법을 설명한다. 이 책은 시중의 책들과 달리 특정한 기능을 하는 함수들을 설명하기 전에 데이터 전처리의 목적과 기능에 대한 개념적인 이해를 우선 할 수 있도록 도와준다. 그리고 날짜시간 자료형, 문자열 자료형, 정규표현식 등에 대한 원리와 응용 방법을 자세하게 설명하여 복잡한 전처리 과정에서도 논리적 오류를 범하지 않도록 한다. 분산처리 없이 빅데이터 처리를 할 수 있는 마지막 보류인...

출판사 제공 책소개 전체

2019년 3월, 1판. 2020년 1월, 개정판 발간!

제 1판에 있었던 실수와 오류를 수정하고, ‘날짜와 시간’, ‘수 표기 방법’ 등 새로운 자료를 추가 보완하였습니다. 개정판에서 추가된 내용은 다음과 같습니다.

● 집단별 적용 함수 mapply, sweep, rapply 추가
● 배열 관련 함수 총정리
● dplyr 최신 버전 반영
● SQL 관련 함수 소개
● 파일과 디렉토리 관련 함수 총정리

출판사 서평

이 책은 어느 정도 프로그래밍 경험이 있는 독자를 대상으로, 오픈 소스 데이터 분석 도구인 R을 활용하여 데이터를 불러들이고, 가공하고, 시각화하는 방법을 설명한다. 이 책은 시중의 책들과 달리 특정한 기능을 하는 함수들을 설명하기 전에 데이터 전처리의 목적과 기능에 대한 개념적인 이해를 우선 할 수 있도록 도와준다. 그리고 날짜시간 자료형, 문자열 자료형, 정규표현식 등에 대한 원리와 응용 방법을 자세하게 설명하여 복잡한 전처리 과정에서도 논리적 오류를 범하지 않도록 한다. 분산처리 없이 빅데이터 처리를 할 수 있는 마지막 보류인 데이터테이블을 dplyr 패키지의 함수와 비교하여 이해를 도왔고,ggplot2의 설명에서는 플롯의 수많은 옵션을 정하는 방법을 한 눈에 보기 싶게 보여준다. 그 밖에도 부록으로 RStudio의 치트시트를 수록하였다. 어느 정도 R에 익숙한 독자들에게도 R의 데이터 전처리와 시각화에 대해 좀 더 깊이 알 수 있게 하였다. 레퍼런스 북으로도 손색이 없다.

특이 사항

● R 최신 버전 3.6.1(2019-07-05) 반영
● 빅데이터 분석을 위한 최선의 선택-data.table 패키지(최신버전 1.12.6)에 대한 설명 수록
● RStudio의 ggplot2 등 패키지 치트시트(cheatsheet) 수록
● 백과사전식의 나열이 아니라 개념 중심의 체계적인 이해 중시
● 좀 더 테크니컬한 심층 활용 방법과 오류를 사전에 방지하는 방법 설명
● 각종 참고 자료 및 표 수록
● 다양한 원서의 내용 종합
- Spector(2008). Data Manipulation with R.
- Kabacoff(2015). R in Action: Data Analysis and Graphics with R
- Wickham(2016). ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis.
- Lander(2017). R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics.
- Wickham & Grolemund(2017). R for Data Science.
- Van Der Loo & De Jong(2018). Statistical Data Cleaning with Applications in R.
● ds.sumeun.org 홈페이지 운영
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