상세정보
나성호의 R 데이터 분석 입문
- 저자
- 나성호
- 출판사
- 골든래빗(주)
- 출판일
- 2021-10-15
- 등록일
- 2022-02-15
- 파일포맷
- EPUB
- 파일크기
- 10MB
- 공급사
- 교보문고
- 지원기기
-
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책소개
★ 명강사가 알려주는 입문자가 알아야 하는 탄탄한 R 데이터 분석 기본기
저자는 패스트캠퍼스/러닝스픈즈/멀티캠퍼스를 비롯해 유수의 기업에서 데이터 분석 강의를 진행한 명강사입니다. 강의를 하며 1. 수강생은 바쁘다 2. 바쁘다는 이유로 자료 구조를 건너뛰고 무작정 데이터 분석부터 배우면 3. 데이터 분석을 제대로 익히지 못한다는 사실을 알아냈습니다.
그래서 이 책을 준비했습니다. 1. 한 권으로 2. 특히 데이터 분석 핵심인 자료 구조를 자유자재로 다룰 수 있게 중점적으로 설명하고 3. 데이터 분석 전과정을 체험하게 구성했습니다. 단순히 명령어 사용법만 안다고 데이터 분석을 할 수는 없습니다. 실제 현장에서 만나게 되는 다양한 경우에 맞춰 활용하는 방법을 알아야 합니다.
반드시 데이터 분석을 제대로 익히고 싶은 분이라면 17년간 데이터 분석가로, 3년간 강사로 활약한 저자가 제시하는 학습 방법을 따라 책에 담긴 데이터 분석 노하우도 모두 챙겨가기 바랍니다. 잊지 마세요, 자료구조가 핵심이고 먼저입니다.
★ Must Have 시리즈 안내
Must Have 시리즈는 내 것으로 만드는 시간을 드립니다. 명확한 학습 목표와 핵심 정리를 제공하고, 간단명료한 설명과 다양한 그림으로 학습 효과를 극대화합니다. 예제를 제공해 응용력을 키워줍니다. 할 수 있습니다. 포기는 없습니다. 지금 당장 밑줄 긋고 메모하고 타이핑하세요! Must Have가 여러분의 성장을 돕겠습니다.
저자소개
저자 : 나성호
저자 : 나성호
삼성화재 CRM 파트에서 직장생활을 시작하여 현대캐피탈, 하나카드, 하나금융경영연구소 등 다양한 금융회사에서 데이터 분석을 직접 수행하는 마케터이자 연구원으로 근무했습니다.
패스트캠퍼스 전임강사로 〈R을 활용한 웹 크롤링〉과 〈R School〉을, 멀티캠퍼스에서 〈R을 활용한 데이터 분석〉, 러닝스푼즈 나노디그리 과정에서 〈R을 활용한 데이터 분석〉을 강의했습니다. 현재는 R과 파이썬으로 데이터 수집(웹 크롤링), 전처리, 시각화, 통계 분석 및 머신러닝을 주제로 여러 기업에서 강의를 하고 있습니다. 2020년 말에 박사 과정을 수료하여 졸업을 눈앞에 두고 있습니다.
저역서
● 《효율적인 R 프로그래밍》 공역
● 《포워드 2019 미래를 읽다》 공저
목차
00 실습 환경 구축
[1단계] R 자료구조 : 자료구조가 핵심이다. 잘 다뤄야 분석이 쉽다
01장 데이터 분석 입문
__1.1 R 기초 지식
__1.2 생애 첫 R 프로그래밍 : Hello World
__1.3 스크립트창에서 코드 실행하기
__1.4 프로젝트 생성하기
__1.5 R 객체의 특징
__1.6 R 자료구조 종류
__학습 마무리
02장 자료구조 : 벡터
__2.1 R 자료형과 벡터의 특징
__2.2 벡터 생성
__2.3 벡터 원소 선택
__2.4 벡터 원소 추가
__2.5 벡터 원소 삭제
__2.6 벡터 원소 변경
__2.7 벡터 형변환
__2.8 벡터 강제변환
__2.9 산술 연산자
__2.10 비교 연산자
__2.11 논리 연산자
__2.12 멤버 연산자 : %in%
__학습 마무리
03장 자료구조 : 리스트 093
__3.1 리스트 특징
__3.2 리스트 생성
__3.3 리스트 원소 선택
__3.4 리스트 원소 추가
__3.5 리스트 원소 삭제
__3.6 리스트 원소 변경
__학습 마무리
04장 자료구조 : 데이터프레임 103
__4.1 데이터프레임 특징
__4.2 데이터프레임 생성
__4.3 데이터프레임 원소 선택
__4.4 데이터프레임 원소 추가
__4.5 데이터프레임 원소 삭제
__4.6 데이터프레임 원소 변경
__학습 마무리
[2단계] R 프로그래밍 : 프로그래밍을 알아야 효과적으로 분석한다
05장 조건문
__ 05 조건문
__5.1 if문 기본 구조
__5.3 ifelse() 함수
__학습 마무리
06장 반복문
__6.1 for문
__6.2 while문
__6.3 이후 코드 건너뛰기 : next
__6.4 반복문 탈출하기 : break
__학습 마무리
07장 사용자 정의 함수
__7.1 왜 사용자 정의 함수가 필요할까?
__7.2 사용자 정의 함수의 기본 구조
__7.3 사용자 정의 함수 생성
__7.4 파일로 저장한 사용자 정의 함수 재활용
__7.5 인수의 기본값 설정
__학습 마무리
08장 같은 함수 반복 실행
__8.1 벡터를 넣어 반복 실행하는 함수 : apply()
__8.2 for문과 비교
__8.3 원소를 넣어 반복 실행하는 함수 : lapply()와 sapply()
__8.4 FUN에 사용자 정의 함수 사용하기
__학습 마무리
[3단계] R 데이터 분석 : 아파트 실거래 데이터로 실전처럼 익히자
09장 데이터 입출력
__9.1 사전 지식 : tidyverse 패키지
__9.2 작업 경로 확인 및 변경
__9.3 엑셀 파일 입출력
__9.4 텍스트 파일 입출력 : csv파일, txt 파일
__9.5 RDS 파일 입출력
__9.6 RDA 파일 입출력
__학습 마무리
10장 오픈 API를 활용한 공공데이터 수집과 처리
__10.1 사전 지식 : API
__10.2 STEP 1 공공데이터포털 오픈 API 활용하기
__10.3 STEP 2 기술문서 읽기
__10.4 STEP 3 데이터 가져오기
__10.5 STEP 4 데이터 처리하기
__학습 마무리
11장 데이터프레임 전처리
__11.1 사전 지식 : dplyr 패키지
__11.2 STEP 1 실습 데이터셋 준비
__11.3 STEP 2 컬럼 선택 및 삭제
__11.4 STEP 3 컬럼명 변경
__11.5 STEP 4 조건에 맞는 행 선택(필터링)
__11.6 STEP 5 인덱스로 행 선택 및 삭제
__11.7 STEP 6 컬럼의 자료형 변환
__11.8 STEP 7 기존 컬럼 변경 및 새로운 컬럼 생성
__11.9 STEP 8 집계 함수로 데이터 요약
__11.10 STEP 9 데이터프레임 형태 변환
__11.11 STEP 10 오름차순 및 내림차순 정렬
__학습 마무리
12장 데이터프레임 병합
__12.1 데이터프레임 병합
__12.2 STEP 1 실습 데이터셋 준비
__12.3 STEP 2 외래키 확인 및 전처리
__12.4 STEP 3 외래키 중복 여부 확인