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현장에서 R을 다룰 때 필요한 이론과 활용법 수록!
가상의 1인 기업의 데이터 분석 스토리로, 프로젝트 전 과정을 배울 수 있다!
데이터 분석 현장 전문가가 데이터 분석 이론과 현장에서 필요한 실무 활용법과 노하우를 설명한다. 데이터 분석에 대해 자세히 이해할 수 있도록 데이터 분석의 개념, 발달 과정, 분석 과정을 알아보고 R 문법을 배운다. 가상의 1인 기업의 김대표를 등장시켜 병아리가 부화하고 성장하고 성별과 품종을 구분하고 닭의 체중을 예측하는 과정을 통해 통계 분석과 기본 그래프, 상관 분석과 회귀 분석, 분류 및 군집 분석 등의 이론과 실제를 학습할 수 있다. 인공 신경망과 딥러닝, 텍스트 마이닝까지 다룬다. ?
가상의 1인 기업의 데이터 분석 스토리로, 프로젝트 전 과정을 배울 수 있다!
데이터 분석 현장 전문가가 데이터 분석 이론과 현장에서 필요한 실무 활용법과 노하우를 설명한다. 데이터 분석에 대해 자세히 이해할 수 있도록 데이터 분석의 개념, 발달 과정, 분석 과정을 알아보고 R 문법을 배운다. 가상의 1인 기업의 김대표를 등장시켜 병아리가 부화하고 성장하고 성별과 품종을 구분하고 닭의 체중을 예측하는 과정을 통해 통계 분석과 기본 그래프, 상관 분석과 회귀 분석, 분류 및 군집 분석 등의 이론과 실제를 학습할 수 있다. 인공 신경망과 딥러닝, 텍스트 마이닝까지 다룬다. ?
저자: 김임용 (지은이)
Chapter 1 데이터 분석의 이해
1 데이터란?
1-1 데이터의 정의
1-2 데이터 → 정보 → 지식 → 지혜
1-3 빅데이터의 등장
1-4 빅데이터가 만들어 내는 변화
1-5 빅데이터의 활용
1-6 빅데이터와 인공지능
2 데이터 분석이란?
2-1 데이터 과학? 데이터 분석? 데이터 마이닝?
2-2 데이터 분석가와 데이터 과학자
2-3 도메인 지식
3. 데이터 분석의 발달 과정
3-1 통계학의 등장
3-2 사람들이 통계를 어려워하는 이유
3-3 컴퓨터의 등장과 인공지능
3-4 인공지능, 머신러닝 그리고 딥 러닝
4 데이터 분석 과정
4-1 데이터 분석의 결과물
4-2 데이터 분석 과정
5 데이터 분석 가이드 맵
[요약]
[연습문제]
Chapter 2 데이터 분석을 위한 준비
1 데이터 수집
1-1 데이터 수집 방법
1-2 데이터베이스에서의 데이터 수집 방법-SQL
1-3 웹에서의 데이터 수집 방법-웹 크롤링
1-4 API에서의 데이터 수집 방법
2 데이터 셋 준비 시 주의해야 할 점
2-1 분석에 적합한 데이터 형태
2-2 이항 데이터
2-3 범주형 데이터를 수치화시키는 방법-One-Hot Encoding
3 R
1 데이터란?
1-1 데이터의 정의
1-2 데이터 → 정보 → 지식 → 지혜
1-3 빅데이터의 등장
1-4 빅데이터가 만들어 내는 변화
1-5 빅데이터의 활용
1-6 빅데이터와 인공지능
2 데이터 분석이란?
2-1 데이터 과학? 데이터 분석? 데이터 마이닝?
2-2 데이터 분석가와 데이터 과학자
2-3 도메인 지식
3. 데이터 분석의 발달 과정
3-1 통계학의 등장
3-2 사람들이 통계를 어려워하는 이유
3-3 컴퓨터의 등장과 인공지능
3-4 인공지능, 머신러닝 그리고 딥 러닝
4 데이터 분석 과정
4-1 데이터 분석의 결과물
4-2 데이터 분석 과정
5 데이터 분석 가이드 맵
[요약]
[연습문제]
Chapter 2 데이터 분석을 위한 준비
1 데이터 수집
1-1 데이터 수집 방법
1-2 데이터베이스에서의 데이터 수집 방법-SQL
1-3 웹에서의 데이터 수집 방법-웹 크롤링
1-4 API에서의 데이터 수집 방법
2 데이터 셋 준비 시 주의해야 할 점
2-1 분석에 적합한 데이터 형태
2-2 이항 데이터
2-3 범주형 데이터를 수치화시키는 방법-One-Hot Encoding
3 R
