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R 교과서 : 데이터 분석, R로 시작하자

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  • 저 : 쿤 렌
  • 역 : 이준용
  • 출판사 : 길벗
  • 발행 : 2020년 04월 20일
  • 쪽수 : 624
  • 제품구성 : 전1권
  • ISBN : 9791165211097
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    책소개

    데이터 분석, R로 시작하자!
    RStudio로 실습하면서 배우는 R 기초와 활용, 데이터 분석 기법!


    R은 통계 분야에서 가장 많이 사용되는 언어로, 데이터를 다룰 때 유연하게 사용할 수 있으며 오프 소스, 패키지 등을 확장하여 풍부한 기능을 제공한다. 이 책은 데이터 읽기, 쓰기와 같은 기본적인 데이터 다루기부터 데이터 조작, 웹 스크레이핑을 이용한 데이터 수집까지 데이터 분석에 필요한 것을 배운다. 데이터 분석 외에도 평가 함수, 동적 스코핑을 구현하는 메타프로그래밍, 마크다운과 결합하여 동적 문서도 작성할 수 있다. 또한, 코드 성능을 측정하고 프로파일링, 병렬 컴퓨팅을 사용한 고성능 컴퓨팅까지 다룬다. 데이터 분석뿐만 아니라 기본부터 고급 프로그래밍 기법까지 폭넓게 다루고 있어서 실무에서 더 다양하고 유연하게 활용할 수 있다.

    출판사 서평

    R 기초부터 고성능 컴퓨팅까지 R의 모든 것을 담았다!

    데이터 분석에 필요한 모든 것을 배우자
    R은 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 언어이자 프레임워크이다. 데이터 읽기, 쓰기, 시각화와 같은 기본적인 데이터 다루기부터 데이터 프레임 재구성, 데이터 요약, 병합까지 데이터를 조작하는 방법을 설명한다. 이 외에도 웹에서 데이터를 수집하는 방법인 웹 스크레이핑, 데이터베이스와 연동해 데이터를 추출하는 방법 등을 다룬다. 데이터를 분석하는 방법과 사용되는 R 패키지까지 데이터 분석에 필요한 모든 것을 배우자.

    직접 실행하며 이해하자
    기본 객체, 작업 환경, 표현식 같은 기초 지식부터 메타프로그래밍, 고성능 컴퓨팅까지 개념을 이해할 수 있는 간단하고 직관적인 예제가 가득하다. R 패키지 개발자이기도 한 저자가 선별한 실용적인 예제를 직접 실행하며 R의 동작 원리를 이해할 수 있다.

    고급 프로그래밍 기법까지 폭넓게 경험하자
    데이터 분석에 필요한 내용 외에도 언어 객체, 평가 함수, 동적 스코핑 등을 구현할 수 있는 메타프로그래밍, 객체 지향 프로그래밍, 문서 작성을 위한 RMarkdown, 코드 성능을 측정하고 병렬 컴퓨팅 등을 학습할 수 있는 고성능 프로그래밍까지 설명하므로 R 프로그래밍 고급 기법을 폭넓게 경험할 수 있다.

    목차

    1장 빠르게 시작하기
    1.1 R 소개하기
    __1.1.1 프로그래밍 언어로서 R
    __1.1.2 컴퓨팅 환경으로서 R
    __1.1.3 커뮤니티로서 R
    __1.1.4 생태계로서 R
    1.2 R의 필요성
    1.3 R 설치하기
    1.4 RStudio
    __1.4.1 RStudio의 사용자 인터페이스
    __1.4.2 RStudio 서버
    1.5 간단한 예
    1.6 마치며

    2장 기본 객체 알아보기
    2.1 벡터
    __2.1.1 수치형 벡터
    __2.1.2 논리형 벡터
    __2.1.3 문자형 벡터
    __2.1.4 벡터의 서브세팅
    __2.1.5 이름이 정해진 벡터
    __2.1.6 원소 추출하기
    __2.1.7 벡터의 클래스 알아보기
    __2.1.8 벡터 변환하기
    __2.1.9 수치형 벡터의 산술 연산
    2.2 행렬
    __2.2.1 행렬 만들기
    __2.2.2 행과 열 이름 정하기
    __2.2.3 행렬의 서브세팅
    __2.2.4 행렬 연산자 활용하기
    2.3 배열
    __2.3.1 배열 만들기
    __2.3.2 배열의 서브세팅
    2.4 리스트
    __2.4.1 리스트 만들기
    __2.4.2 리스트에서 원소 추출하기
    __2.4.3 리스트의 서브세팅
    __2.4.4 이름이 정해진 리스트
    __2.4.5 값 할당하기
    __2.4.6 기타 함수
    2.5 데이터 프레임
    __2.5.1 데이터 프레임 만들기
    __2.5.2 행과 열 이름 정하기
    __2.5.3 데이터 프레임의 서브세팅
    __2.5.4 값 설정하기
    __2.5.5 요인
    __2.5.6 데이터 프레임에 유용한 함수
    __2.5.7 데이터 읽고 쓰기
    2.6 함수
    __2.6.1 함수 만들기
    __2.6.2 함수 호출하기
    __2.6.3 동적 타이핑
    __2.6.4 함수 일반화
    __2.6.5 함수 인수의 기본값
    2.7 마치며

    3장 작업 환경 활용하기
    3.1 R의 작업 디렉터리
    __3.1.1 RStudio에서 R 프로젝트 생성하기
    __3.1.2 절대 경로와 상대 경로
    __3.1.3 프로젝트 파일 관리하기
    3.2 작업 환경 둘러보기
    __3.2.1 이미 있는 기호 살펴보기
    __3.2.2 객체 구조 보기
    __3.2.3 기호 제거하기
    3.3 전역 설정 수정하기
    __3.3.1 표기되는 숫자 개수 조정하기
    __3.3.2 경고 메시지 레벨 조정하기
    3.4 패키지 라이브러리 관리하기
    __3.4.1 패키지 이해하기
    __3.4.2 CRAN에서 패키지 설치하기
    __3.4.3 CRAN에서 패키지 업데이트하기
    __3.4.4 온라인 저장소에서 패키지 설치하기
    __3.4.5 패키지 함수 사용하기
    __3.4.6 마스킹과 이름 충돌
    __3.4.7 패키지 설치 여부 확인하기
    3.5 마치며

    4장 기본 표현식
    4.1 할당 표현식
    __4.1.1 대체 할당 연산자
    __4.1.2 비표준 이름과 역따옴표 사용하기
    4.2 조건 표현식
    __4.2.1 if 문 사용하기
    __4.2.2 if 조건식 사용하기
    __4.2.3 벡터에 if 문 사용하기
    __4.2.4 벡터화된 if: ifelse
    __4.2.5 switch 문 사용하기
    4.3 반복 표현식
    __4.3.1 for 루프 사용하기
    __4.3.2 while 루프 사용하기
    4.4 마치며

    5장 기본 객체 활용하기
    5.1 객체 함수 사용하기
    __5.1.1 객체 타입 알아보기
    __5.1.2 데이터 차원 조사하기
    5.2 논리 함수 사용하기
    __5.2.1 논리 연산자
    __5.2.2 논리 함수
    __5.2.3 결측 값 다루기
    __5.2.4 논리적 강제 변환
    5.3 수학 함수 사용하기
    __5.3.1 기본 함수
    __5.3.2 숫자 반올림 함수
    __5.3.3 삼각 함수
    __5.3.4 쌍곡선 함수
    __5.3.5 극한 함수
    5.4 수치 해석 활용하기
    __5.4.1 근 구하기
    __5.4.2 미적분
    5.5 통계 함수 사용하기
    __5.5.1 벡터에서 샘플링하기
    __5.5.2 랜덤 분포 이용하기
    __5.5.3 요약 통계 계산
    5.6 apply 계열 함수 활용하기
    __5.6.1 lapply
    __5.6.2 sapply
    __5.6.3 vapply
    __5.6.4 mapply
    __5.6.5 apply
    5.7 마치며

    6장 문자열 다루기
    6.1 문자열 시작하기
    __6.1.1 텍스트 출력하기
    __6.1.2 문자열 연결하기
    __6.1.3 텍스트 변환하기
    __6.1.4 텍스트 서식 지정하기
    6.2 날짜/시간 서식
    __6.2.1 텍스트에서 날짜/시간 분석하기
    __6.2.2 날짜/시간을 문자열로 서식 변환하기
    6.3 정규 표현식 사용하기
    __6.3.1 문자열 패턴 찾기
    __6.3.2 그룹을 사용하여 데이터 추출하기
    __6.3.3 사용자 정의 방식으로 데이터 읽기
    6.4 마치며

    7장 데이터 다루기
    7.1 데이터 읽고 쓰기
    __7.1.1 파일에서 텍스트 데이터 읽고 쓰기
    __7.1.2 엑셀 워크시트 읽기와 쓰기
    __7.1.3 네이티브 데이터 파일 읽기와 쓰기
    __7.1.4 내장 데이터셋 가져오기
    7.2 데이터 시각화하기
    __7.2.1 산점도 만들기
    __7.2.2 선 그래프 만들기
    __7.2.3 막대 그래프 그리기
    __7.2.4 원 그래프 만들기
    __7.2.5 히스토그램과 밀도 그래프 그리기
    __7.2.6 상자 그림 그리기
    7.3 데이터 분석하기
    __7.3.1 선형 모델 피팅하기
    __7.3.2 회귀 트리 피팅하기
    7.4 마치며

    8장 R 속으로
    8.1 지연 평가 이해하기
    8.2 수정 시 복사 메커니즘 이해하기
    __8.2.1 함수 외부 객체 수정하기
    8.3 렉시컬 스코핑 이해하기
    8.4 환경의 동작 방식 이해하기
    __8.4.1 환경 객체 파악하기
    __8.4.2 환경을 만들고 연결하기
    __8.4.3 환경 연결하기
    __8.4.4 함수와 관련한 환경 이해하기
    8.5 마치며

    9장 메타프로그래밍
    9.1 함수형 프로그래밍 이해하기
    __9.1.1 클로저의 생성과 사용
    __9.1.2 고차 함수 사용하기
    9.2 언어 컴퓨팅
    __9.2.1 표현식 캡처하고 수정하기
    __9.2.2 표현식 평가하기
    __9.2.3 비표준 평가 이해하기
    9.3 마치며

    10장 객체 지향 프로그래밍
    10.1 객체 지향 프로그래밍 소개하기
    __10.1.1 클래스와 메서드 이해하기
    __10.1.2 상속 이해하기
    10.2 S3 객체 시스템으로 작업하기
    __10.2.1 제네릭 함수와 메서드 디스패치 이해하기
    __10.2.2 내장 클래스와 메서드 활용하기
    __10.2.3 기존 클래스에 대한 제네릭 함수 정의하기
    __10.2.4 새로운 클래스의 객체 생성하기
    10.3 S4로 작업하기
    __10.3.1 S4 클래스 정의하기
    __10.3.2 S4 상속 이해하기
    __10.3.3 S4 제네릭 함수 정의하기
    __10.3.4 다중 디스패치 이해하기
    10.4 참조 클래스로 작업하기
    10.5 R6로 작업하기
    10.6 마치며

    11장 데이터베이스 다루기
    11.1 관계형 데이터베이스로 작업하기
    __11.1.1 SQLite 데이터베이스 만들기
    __11.1.2 테이블과 테이블 필드에 접근하기
    __11.1.3 관계형 데이터베이스 쿼리를 위한 SQL 배우기
    __11.1.4 쿼리 결과를 나누어서 가져오기
    __11.1.5 일관성을 위해 트랜잭션 사용하기
    __11.1.6 파일 데이터를 데이터베이스로 저장하기
    11.2 NoSQL 데이터베이스로 작업하기
    __11.2.1 MongoDB 작업하기
    __11.2.2 Redis 사용하기
    11.3 마치며

    12장 데이터 조작하기
    12.1 내장 함수로 데이터 프레임 조작하기
    12.2 reshape2 패키지로 데이터 프레임 재구성하기
    12.3 sqldf 패키지로 데이터 프레임 쿼리하기
    12.4 data.table로 데이터 조작하기
    __12.4.1 키를 사용하여 행에 접근하기
    __12.4.2 그룹별로 데이터 요약하기
    __12.4.3 data.table 재구성하기
    __12.4.4 내부 세트 함수 사용하기
    __12.4.5 data.table의 동적 스코핑 이해하기
    12.5 dplyr 파이프라인으로 데이터 프레임 조작하기
    12.6 rlist로 중첩된 데이터 구조에서 작업하기
    12.7 마치며

    13장 고성능 컴퓨팅
    13.1 코드 성능 문제 이해하기
    __13.1.1 코드 성능 측정하기
    13.2 코드 프로파일링하기
    __13.2.1 Rprof를 사용한 코드 프로파일링하기
    __13.2.2 Profvis를 사용한 코드 프로파일링하기
    __13.2.3 코드를 느리게 하는 원인 알아보기
    13.3 코드 성능 높이기
    __13.3.1 내장 함수 사용하기
    __13.3.2 벡터화 사용하기
    __13.3.3 바이트 코드 컴파일러 사용하기
    __13.3.4 Intel MKL에 기반한 R 배포 사용하기
    __13.3.5 병렬 컴퓨팅 사용하기
    __13.3.6 Rcpp 사용하기
    13.4 마치며

    14장 웹 스크레이핑
    14.1 웹 페이지 내부 살펴보기
    14.2 CSS 선택자로 웹 페이지에서 데이터 추출하기
    14.3 XPath 선택자 학습하기
    14.4 HTML 코드 분석 및 데이터 추출하기
    14.5 마치며

    15장 생산성 향상
    15.1 R 마크다운 문서 작성하기
    __15.1.1 마크다운 알아보기
    __15.1.2 마크다운에 R 통합하기
    __15.1.3 테이블 및 그래프 추가하기
    15.2 대화형 앱 만들기
    __15.2.1 샤이니 앱 만들기
    __15.2.2 shinydashboard 사용하기
    15.3 마치며

    본문중에서

    R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 시각화를 위해 설계되었다. 최근에는 데이터 과학이나 통계에서 가장 널리 사용한다. 데이터 처리에서 R 프로그래밍이 중요해졌지만, R 언어에 익숙하지 않으면 프로그래밍하기가 조금은 힘들다.
    동적 언어인 R은 C++, 자바, C# 같은 컴파일 언어처럼 엄격하지 않기 때문에 데이터 구조를 매우 유연하게 사용할 수 있다. 처음 R을 사용하여 데이터를 처리하고 분석할 때는 R의 동작이 신기하고 예측할 수 없고, 때로는 매우 일관성이 없는 것처럼 보일 수 있다.
    데이터 분석 프로젝트에서 어떤 모델을 실행하는 데 노력은 많이 들지 않는 대신 데이터 정리, 변환, 시각화를 하는 데 시간을 대부분 쏟게 된다. 실제로 결과가 이상하거나 예기치 못한 오류가 발생하여 실행에 실패한 코드의 문제점을 찾는 데 많은 시간을 소요한다. 실제 눈에 보이는 문제가 아닌 프로그래밍 문제를 다룬다는 것이 더 어려울 수 있다. 특히 아무런 단서 없이 몇 시간 동안 버그와 맞서 싸워야 할 때 더욱 그렇다.
    그러나 프로젝트를 여러 번 수행하고, 경험을 많이 쌓고, 점차 객체와 함수 동작을 알아 갈수록 R이 생각보다 훨씬 아름답고 일관성이 있음을 알게 된다. 필자의 이러한 R 프로그래밍 시각을 공유하고자 이 책을 쓰게 되었다.
    이 책으로 다양한 도구와 함께 프로그래밍 언어로서 R에 대한 보편적이고 일관된 내용을 이해할 수 있을 것이다. 또한, 예제를 통해 데이터 작업의 생산성 향상도 심층적으로 이해할 수 있을 것이다. 이 경험으로 R 프로그래밍에 자신감을 얻고, 적합한 기술로 어떤 문제든지 해결할 수 있을 것이다.
    ( '들어가며' 중에서)

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    저자소개

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    C++, C#과 함께 R을 사용해 퀀트 매매를 4년 동안 했으며, 커뮤니티에서 아직 개발되지 않은 유용한 R 패키지를 만들고자 매일 8~10시간 이상 열심히 일하고 있다. 다른 사람이 시작한 패키지 개발에도 참여하여 패키지를 개선하기 위한 여러 이슈를 제안하곤 한다. 중국에서 R 컨퍼런스 강사로 활동하며 여러 번 강연하기도 했다.

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    생년월일 -
    출생지 -
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    인공지능과 빅데이터 기술에 관심이 많은 연구원. 한국과학기술원(KAIST)에서 전자공학 박사학위를 받고, 일본 ATR IRC 연구소에서 인간-로봇 상호작용 연구에 참여했으며, 미국 아이오와 주립 대학교에서 대사회로 관련 데이터베이스를 구축하는 일을 했다. 현재 미국 퍼시픽 노스웨스트 국립연구소에서 연구원으로 일하고 있다. 다양한 프로그래밍 언어로 데이터 과학 실무 경력을 쌓고 있다. 역서로 『손에 잡히는 R 프로그래밍』(한빛미디어, 2015)이 있다.

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