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    그것이 R고 싶다 R스튜디오에서 클라우드까지 데이터 과학자가 꼭 알아야 할 R패키지 활용법

    양중기|2018.07.09

    PART 1 데이터 과학과 R 언어 
    CHAPTER 1 데이터 과학으로 가는 길 
    1.1 데이터 과학의 길 
    __1.1.1 데이터로 하는 일은? 
    __1.1.2 데이터와 관련된 직업은? 
    __1.1.3 데이터 과학자에게 필요한 역량은? 
    __1.1.4 데이터 과학자가 되려면? 
    1.2 데이터 과학 기술 트렌드 
    __1.2.1 데이터 분석 언어 
    __1.2.2 데이터 분석 기술 
    __1.2.3 데이터 시각화 기술 

    CHAPTER 2 데이터 월드 경험하기 
    2.1 R, MRO, R스튜디오 설치하기 
    __2.1.1 R 설치하기 
    __2.1.2 MRO 설치하기 
    __2.1.3 R스튜디오 설치하기 
    2.2 R스튜디오 살펴보기 
    __2.2.1 기본 레이아웃 
    __2.2.2 새 프로젝트 만들기 
    __2.2.3 프로젝트 저장 
    __2.2.4 R스튜디오와 R 연동하기 


    PART 2 R 기본 배우기 
    CHAPTER 3 데이터 형태와 구조 
    3.1 데이터 형태 
    __3.1.1 특수한 상태를 나타내는 상수 
    __3.1.2 논릿값(진릿값) 
    __3.1.3 범주형 
    __3.1.4 문자형 
    __3.1.5 숫자형 
    __3.1.6 데이터 타입 확인 
    3.2 데이터 구조 
    __3.2.1 벡터 
    __3.2.2 리스트 
    __3.2.3 배열과 행렬 
    __3.2.4 데이터 프레임 
    3.3 연산자 
    __3.3.1 할당 연산자 
    __3.3.2 산술 연산자 
    __3.3.3 관계 연산자 
    __3.3.4 논리 연산자 
    3.4 함수와 변수 
    __3.4.1 함수 
    __3.4.2 기술통계 함수 
    __3.4.3 전역변수, 지역변수, 매개변수 
    3.5 제어문(조건문) 
    __3.5.1 if문 
    __3.5.2 switch문 
    __3.5.3 for문 
    __3.5.4 while문 

    CHAPTER 4 데이터 핸들링 
    4.1 dplyr와 tidyr 치트시트 
    4.2 데이터 핸들링 기초 
    __4.2.1 tbl_df() 
    __4.2.2 glimpse() 
    __4.2.3 %>% ( 파이프) 
    4.3 데이터 열/행 조작 
    __4.3.1 gather() 
    __4.3.2 spread() 
    __4.3.3 separate() 
    __4.3.4 unite() 
    4.4 필요한 행만 선택하기 
    __4.4.1 filter() 
    __4.4.2 slice() 
    4.5 필요한 열만 선택하기 
    __4.5.1 select() 
    4.6 데이터 조합하기(열 기준) 
    __4.6.1 bind_cols() 
    __4.6.2 left_join() 
    __4.6.3 right_join() 
    __4.6.4 inner_join() 
    __4.6.5 full_join() 
    4.7 데이터 조합하기(행 기준) 
    __4.7.1 bind_rows() 
    __4.7.2 intersect() 
    __4.7.3 setdiff() 
    __4.7.4 union() 
    4.8 파생 데이터 만들기 
    __4.8.1 mutate() 
    __4.8.2 transmute() 

    PART 3 데이터 분석하기 
    CHAPTER 5 데이터 가져오기 
    5.1 CSV, XLS, TXT: 공공데이터포털 
    __5.1.1 CSV 데이터 
    __5.1.2 엑셀 데이터 
    __5.1.3 TXT 데이터 
    5.2 XML과 JSON: 서울열린데이터광장 
    __5.2.1 XML 데이터 
    __5.2.2 JSON 데이터 
    5.3 데이터베이스 
    __5.3.1 MS SQL 서버 
    __5.3.2 MySQL 
    __5.3.3 dbplyr와 pool 패키지 
    5.4 R 내장 데이터셋 
    5.5 빅데이터(feather와 fst) 

    CHAPTER 6 통계분석 기초 
    6.1 통계분석 기법 
    __6.1.1 요약통계 
    __6.1.2 가설검정: 귀무가설, 대립가설, p 값 
    __6.1.3 평균과 표준편차 
    __6.1.4 빈도 분석 
    __6.1.5 분위수와 사분위수 
    6.2 정규분포와 정규성 검정 
    __6.2.1 표준정규분포 곡선 
    __6.2.2 샤피로-윌크 검정 
    6.3 데이터 검정 
    __6.3.1 카이제곱검정 
    __6.3.2 t 검정 
    __6.3.3 분산분석 

    CHAPTER 7 고급 데이터 분석 기법 
    7.1 상관분석 
    7.2 회귀분석 
    __7.2.1 다양한 회귀분석 방법 
    __7.2.2 다중회귀분석 실습 
    7.3 의사결정나무 
    __7.3.1 의사결정나무 개요 
    __7.3.2 의사결정나무 R 함수 
    __7.3.3 의사결정나무 실습 
    7.4 랜덤 포레스트 

    CHAPTER 8 데이터 시각화 
    8.1 ggplot2 패키지 
    __8.1.1 ggplot2 패키지 설치 
    __8.1.2 소품문 및 참고 자료 
    8.2 ggplot2 구성 요소와 문법 구조 
    __8.2.1 메타데이터 생성 
    __8.2.2 레이어 상속 
    __8.2.3 colour 매핑과 group 매핑 
    __8.2.4 기하 객체와 통계 객체 
    __8.2.5 기하 객체와 통계 객체의 결합 
    8.3 ggplot2 치트시트 
    __8.3.1 변수가 하나일 때 
    __8.3.2 변수가 두 개일 때 
    8.4 ggThemeAssist 패키지 
    __8.4.1 ggThemeAssist 패키지 설치 
    __8.4.2 Settings 
    __8.4.3 Panel & Background 
    __8.4.4 Axis 
    __8.4.5 Title and label 
    __8.4.6 Legend 
    __8.4.7 Subtitle and Caption 
    8.5 ggplot2와 ggThemeAssist 함께 활용하기 

    PART 4 클라우드를 이용한 데이터 분석 
    CHAPTER 9 클라우드 분석 환경 구성 
    9.1 아마존 웹 서비스 
    __9.1.1 아마존 웹 서비스 가입하기 
    __9.1.2 리눅스+R+R스튜디오 구성 
    __9.1.3 웹으로 R스튜디오 접속하기 
    __9.1.4 요금표 
    9.2 애저 
    __9.2.1 애저 가입하기 
    __9.2.2 리눅스+R+R스튜디오 구성 
    __9.2.3 웹으로 R스튜디오 접속하기 
    __9.2.4 요금표 

    CHAPTER 10 클라우드 분석 활용하기 
    10.1 AWS 클라우드로 분석하기 
    __10.1.1 인스턴스 구성 
    __10.1.2 R스튜디오 컴파일 설정 및 새 프로젝트 
    __10.1.3 HTML 컴파일 및 접속 
    __10.1.4 의사결정나무 R 마크다운 버전 
    10.2 R 마크다운으로 데이터 연동형 보고서 작성하기 
    __10.2.1 R 마크다운 치트시트 
    __10.2.2 R 마크다운 기초 
    __10.2.3 청크 옵션 
    __10.2.4 라벨 
    __10.2.5 기타 청크 옵션 
    10.3 shiny로 반응형 분석 앱 개발하기 
    __10.3.1 shiny 웹 앱 생성 
    __10.3.2 랜덤 포레스트 분석 앱 
    __10.3.3 의사결정나무 분석 앱 
    10.4 shiny와 플로틀리로 반응형 시각화 강화하기

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