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R 교과서

데이터 분석, R로 시작하자!

도서 이미지 - R 교과서

쿤 렌|이준용

길벗|2020.05.06

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서평(0)

시리즈 가격정보
전자책 정가 26,400원
구매 26,400원3% 적립
출간정보 2020.05.06|EPUB|22.75MB

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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.

목차

[R 교과서]

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

저자소개

쿤 렌
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.

이준용(옮긴이)
인공지능과 빅데이터 기술에 관심이 많은 연구원으로, 한국과학기술원(KAIST)에서 전자공학 박사학위를 받았다. 일본 ATR IRC 연구소에서 인간-로봇 상호 작용 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), 『데이터 과학을 위한 통계』(한빛미디어, 2018)가 있다. 

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