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처음 시작하는 R 데이터 분석 : 쉽고 재밌게, 실무 예제로 끝낸다! (7일 완성 로드맵)

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    책소개

    빅데이터 시대, 누구나 쉽게 배우는 R 데이터 분석 입문!!

    누구나 쉽게 배우고 할 수 있어야 진짜 입문서다! 통계를 몰라도, 프로그래밍을 몰라도, 데이터로부터 필요한 정보를 구하는 방법이 여기 있다. R 스튜디오 설치부터 프로젝트에 기반한 데이터 추출, 요약, 데이터 분석, 데이터 시각화까지의 모든 기본기를 이 한 권에 담았다.

    출판사 서평

    빠르고 재밌게,
    풍부하고 흥미로운 실습 예제로 R 데이터 분석에 입문한다!

    7일 완성 로드맵에 따른 체계적인 학습

    무엇이든 입문할 때 가장 어려운 것이 '어떻게 시작하는가?'이다. 이 책에서 제공하는 [7일 학습 로드맵]에 따라 차근차근 학습한 후 하루 만에 끝내는 요약 정리, 4가지 실전 프로젝트로 복습하면 어느새 실제 업무에서도 활용하고 있을 것이다.

    R 스튜디오를 통째로 옮겨 놓은 친절한 구성
    새로운 도구를 배울 때 가장 좋은 학습 방법은 직접 따라해 보면서 익히는 것이다. 하지만 이동 중, 혹은 실습 환경이 갖춰지지 않은 곳이라면? 이 책은 언제 어디서나 '제대로' 학습할 수 있도록 R 스튜디오의 Script 창과 Console 창의 내용을 그대로 옮겨 담았다. 또한 1:1 과외처럼 친절하게 거의 모든 코드에 주석을 달아 독학의 어려움을 최소화했다.

    저자 직강 동영상 강의와 편리한 질의응답 편의 제공
    함께 학습하는 사람이나 주변에 도움 받을 사람이 있다면 좋겠지만, 독학 시에는 작은 도움도 크게 느껴진다. 이런 독자의 마음을 고려하여 유튜브를 통해 핵심 포인트, 혼자 하기 어려운 내용 등을 동영상 강의로 제공하고 있다. 또한 책을 보면서 궁금한 내용이 생겼을 때 저자의 GitHub에 방문하여 [Issues] 탭에서 질의응답을 할 수 있다.
    동영상 강의 : https://bit.ly/HelloJany
    GitHub : https://github.com/newstars/HelloR

    [어떤 독자를 위한 책인가?]

    1. 빠르게 배워 실무에서 R 데이터 분석을 이용하려는 직장인
    2. 경제, 경영, 통계학 등 데이터 분석이 잦은 학과 전공자
    3. 데이터 분석에 입문하려는 컴공 전공자

    [이 책을 추천하는 사람들]

    이세행(네이버 클로바) : R이라고 하는 생소한 언어를 쉽게 설명하여 첫걸음을 내딛기가 수월했습니다.
    김승희(다우기술 서비스개발본부) : 이 책 덕분에 데이터를 분석하고, R을 사용하는 게 그리 어려운 게 아니라는 걸 알았습니다.
    김경식(엑셈 빅데이터 개발자) : '비전공자도 볼 수 있는 R 데이터 분석'이란 말이 가장 먼저 떠오를 만큼 누구나 이해하고 따라 할 수 있는 책입니다.
    김유(한국IBM 마케팅팀) : 빠르면 일주일, 넉넉하게 한 달이면, 소셜 데이터를 수집하고 데이터를 분석, 시각화하고 있는 자신을 발견할 수 있을 것입니다.
    강전영(뉴욕주립대 버팔로 지리학과 박사후 연구원) : R 초보자들이 기초를 파악하고, 프로젝트에 적용할 수 있게 도와주는 '가이드'가 되는 책입니다.

    목차

    PART 01 데이터 분석과 R
    Chapter 01 R&R 스튜디오 : 사용 환경부터 제대로 준비하자

    -01. R이란?
    -02. R을 설치하고 실행하기
    -03. R 스튜디오 설치와 기본 환경 설정하기
    -04. 스크립트 생성 및 코드 실행하기
    -05. 도움말 사용하기

    Chapter 02 데이터 분석과 구조 : 데이터는 어떻게 생겼을까?
    -01. 데이터 분석 과정 알아보기
    -02. 데이터의 생김새와 변수와 함수

    Chapter 03 데이터 종류 : 구조와 형태에 따라 데이터 이름도 다르다
    -01. 데이터 구조 간 관계 파악하기
    -02. 데이터 구조의 가장 기본인 벡터
    -03. 벡터를 행/열로 구성한 행렬, 행렬의 확장인 배열
    -04. 여러 데이터를 그룹화한 리스트, 리스트의 확장인 데이터 프레임
    한입에 쏙
    연습문제

    PART 02 데이터 분석을 위한 기본기 다지기
    Chapter 04 데이터 수집 : 분석할 데이터를 준비한다

    -01. 원시 자료 입력 및 엑셀 파일 가져오기
    -02. read.table() 함수로 TXT 파일 가져오기
    -03. 직관적인 메뉴로 원시 데이터 가져오기
    -04. R 데이터 저장하고 불러오기

    Chapter 05 데이터 가공 : R은 데이터를 이렇게 다룬다
    -01. 데이터 분석의 기초, 연산자
    -02. 분석을 위한 데이터 기본 정리
    -03. 데이터 추출부터 정제까지, 데이터 전처리
    -04. 데이터 분석을 위한 기초 통계 분석 함수
    -05. 데이터의 이해도를 높일 수 있는 그래프
    한입에 쏙
    연습문제

    PART 03 데이터 분석을 위한 필수 패키지와 함수
    Chapter 06 패키지 : R에 기능을 더하다

    -01. 필요할 때 추가해서 사용하는 패키지
    -02. 패키지 설치 및 사용 방법
    -03. 컴퓨터 간 동일한 패키지 환경 만들기

    Chapter 07 reshape2 패키지 : 데이터의 행을 열로, 열을 행으로!
    -01. 가로로 긴 데이터 모양을 세로로 전환하는 melt() 함수
    -02. 세로로 긴 데이터 모양을 가로로 전환하는 cast() 함수

    Chapter 08 KoNLP 패키지 : 한글을 분석한다
    -01. KoNLP 패키지와 wordcloud 패키지 설치하기
    -02. 애국가로 형태소 분석하기
    -03. 애국가 단어로 워드클라우드 만들기

    Chapter 09 dplyr 패키지 : 데이터 가공 마법사
    -01. dplyr 패키지 실습 준비하기
    -02. 데이터 추출 및 정렬하기
    -03. 데이터 추가 및 중복 데이터 제거하기
    -04. 데이터 요약 및 샘플 추출하기
    -05. 함수와 함수를 연결하는 %]% 연산자

    Chapter 10 ggplot2 패키지 : 데이터 분석의 꽃, 시각화
    -01. ggplot2 패키지로 그릴 수 있는 다양한 그래프
    -02. 그래프의 이해를 높이는 객체 추가하기
    -03. 함께 알면 유용한 googleVis 패키지와 ggmap 패키지
    한입에 쏙
    연습문제

    PART 04 데이터 분석 실전 프로젝트
    Project 01 치킨집이 가장 많은 지역 찾기

    -01. 업종별 데이터 다운로드 및 기초 가공
    -02. 데이터 가공 및 트리 맵 표현하기

    Project 02 지역별 미세먼지 농도 비교하기
    -01. 서울시 대기 환경 정보 다운로드
    -02. 상자 그림으로 시각화 및 t 검정

    Project 03 트위터 키워드 크롤링으로 워드클라우드 그리기
    -01. 트위터 API 사용하기
    -02. 트위터 키워드 검색 및 워드클라우드 표현

    Project 04 지하철역 주변 아파트 가격 알아보기
    -01. 공공 데이터 다운로드
    -02. 지하철역 데이터 가공하기
    -03. 아파트 실거래가 데이터 가공하기
    -04. 구글 지도에 지하철역과 아파트 가격 표시하기

    APPENDIX부록
    Appendix 01 통계 분석 기법 맛보기
    Appendix 02 연습문제 정답

    관련이미지

    저자소개

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 1종
    판매수 401권

    컴퓨터공학과 인공지능을 공부했고 현재는 CJ ENM에서 일하고 있다. 시스템 구축·설계·운영을 시작으로 인공지능, 빅데이터, 개인 정보 보호, 온갖 가젯과 자료 정리에 관심이 많다. 국내 최초로 MCN인 DIATV 사업을 시작한 MCN계의 화석 같은 존재로 현재는 DIATV 경험을 바탕으로 SNS 데이터 분석과 시스템 기획을 담당하고 있다.

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 1종
    판매수 401권

    통계학을 공부한 후 컨설팅 회사에 입사하여 다양한 CRM 분석을 경험하였다. 롯데카드와 롯데멤버스에서 회원 기반의 빅데이터 분석 업무를 담당했고 현재는 CJ에서 일하고 있다. CRM 을 비롯한 빅데이터 분석, 마케팅 분야의 다양한 경험을 보유하고 있다.

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