출판사:

연두에디션

저   자:

배정수, 황순욱

발행일:

2021-03-03

가   격:

22,000원

페이지:

328 페이지

ISBN:

979-11-88831-70-8

도   수 :

4도

도서자료

• 교수용 도서 자료실
• 학생용 도서 자료실
• 강의자료
• 교수용 도서자료

• 교수용 도서자료2

교재내용

<책 소개>

초보자도 쉽게 접할 수 있는 데이터 사이언스

이 도서는 데이터 분석을 위한 프로그래밍 학습에 앞서 데이터와 빅데이터의 개념을 정리하고 그 활용과 필요성에 대해 설명하고 있습니다.
그리고 IT 비전공자들도 익숙한 MS 오피스 프로그램인 엑셀을 통해 데이터를 분석 가공해서 문제를 해결할 수 있도록 기본적인 내용으로 구성하였고 엑셀만으로 부족한 부분을 채울 수 있도록 프로그래밍 기반의 R을 중심으로 구성되어 있습니다.
R, RStudio를 중심으로 데이터 과학의 전반적인 과정을 다루는 동시에 R의 주요 도구들의 사용법도 상세히 설명하고 있어 처음 R을 접하는 독자들도 데이터 과학을 빠르게 수행할 수 있도록 이끌어 주는 역할을 합니다.

목차

CHAPTER 1 데이터 사이언스 001
1.1데이터란 무엇인가? 002
1.1.1 데이터(Data)와 정보(Information) 002
1.1.2 자료, 정보, 지식, 지혜의 사이클 004
1.1.3 데이터 유형 005
1.1.4 데이터 크기 007
1.2 데이터 사이언스란? 008
1.2.1 데이터 사이언스 정의 008
1.2.2 데이터 사이언티스트(Data Scientist) 010
1.2.3 데이터 분석 VS 데이터 사이언스 011
1.3 데이터 사이언스 절차 012
1.4 데이터 사이언스를 위한 소프트웨어 014

CHAPTER 2 빅데이터 기술의 이해 017
2.1 빅데이터란? 018
2.1.1빅데이터란 정확히 무엇일까요? 018
2.1.2 빅데이터의 3V 021
2.1.3 빅데이터의 부상 021
2.2 빅데이터 분석 023
2.3 빅데이터 활용 024
2.4 빅데이터 시대의 빅브라더 등장 026

CHAPTER 3 엑셀로 데이터 맛보기 029
3.1 엑셀 몰아보기 030
3.1.1 엑셀 화면 구성 030
3.1.2 데이터 입력 033
3.1.3 파일 저장 034
3.1.4 파일 열기 035
3.2 워크시트와 자동 서식 035
3.2.1 삽입과 삭제 035
3.2.2 이동과 복사 037
3.2.3 미리 만들어진 서식으로 문서 만들기 040

CHAPTER 4 엑셀로 데이터 정리하기 041
4.1 데이터 채우기 042
4.1.1 자동 채우기 042
4.1.2 빠른 채우기 045
4.2 데이터 유효성 검사하기 046
4.2.1 데이터 유효성 검사 기능 046
4.2.2 유효성 조건 설정 046
4.3 중복데이터 정리하기 050
4.4 셀 꾸미기 051
4.4.1 셀 서식 051
4.4.2 셀 스타일과 표 서식 056
4.4.3 메모 058
4.4.4 행과 열 크기 설정 060
4.5 기본함수 익히기 061
4.5.1 함수란? 061
4.5.2 셀 참조 하기 062
4.5.3 자동 합계 기능 064
4.5.4 함수 라이브러리와 함수 마법사 068

CHAPTER 5 엑셀로 데이터 고급지게 정리하기 071
5.1 조건부 서식 072
5.1.1 셀 강조 규칙과 상위/하위 규칙 072
5.1.2 데이터 막대/색조/아이콘 집합 074
5.1.3 수식을 사용한 조건부 서식 076
5.1.4 규칙 관리 077
5.2 차트 080
5.2.1 차트의 구성 요소 080
5.2.2 차트 만들기 081
5.2.3 차트 편집 085
5.2.4 스파크라인 차트 088

CHAPTER 6 엑셀로 데이터 관리하기 091
6.1 데이터 정렬하기 092
6.1.1 정렬의 기본 092
6.1.2 데이터 값으로 정렬 093
6.1.3 서식으로 정렬 095
6.2 데이터 추출하기 097
6.2.1 자동 필터 097
6.2.2 고급 필터 103
6.3 피벗테이블 106
6.3.1 피벗테이블 만들기 106
6.3.2 피벗테이블 편집 108
6.3.3 슬라이서 및 데이터 필터링 116

CHAPTER 7 종합 예제 119
7.1 시간대별 풍력 발전량 120
7.2 졸업 과정과 급여의 관계 129

CHAPTER 8 빅데이터 어떻게 다룰까? 135
8.1 R이란? 136
8.2 R과 RStudio 환경구축 136
8.2.1 R 다운로드 및 설치 137
8.2.2 R GUI 실행 140
8.2.3 RStudio 다운로드 및 설치 141
8.2.4 RStudio 실행 환경 143
8.3 R과 RStudio 다루기 147
8.3.1 RStudio에서 프로젝트 생성하기 147
8.3.2 RStudio 스크립트 저장 150
8.3.3 RStudio 스크립트 생성 152
8.3.4 함수와 패키지 153

CHAPTER 9 데이터 구조 157
9.1 데이터 구조와 연산 158
9.1.1 변수 158
9.1.2 벡터 163
9.1.3 팩터(factor) 174
9.1.4 행렬 175
9.1.5 리스트 183
9.1.6 데이터 프레임 187
9.2 데이터 읽고 쓰기 201
9.2.1 파일 저장하기 201
9.2.2 파일 불러오기 202
9.2.3 R 내장 데이터 읽기 206
9.3 데이터 정제하기 208
9.3.1 데이터 추출 209
9.3.2 일괄 처리하기 212
9.3.3 NA 처리하기 218
9.3.4 이상치 정제하기 220

CHAPTER 10 데이터 시각화해 봤니? 223
10.1 데이터 시각화란? 224
10.2 ggplot2 사용하기 225
10.3 히스토그램 227
10.4 밀도 도표 228
10.5 상자 도표 230
10.6 산점도 233
10.7 바 차트(Bar Chart) 235

CHAPTER 11 누가 생존했을까? 239
11.1 Kaggle? 240
11.2 Titanic Dataset 240
11.3 데이터 수집 240
11.4 데이터 살펴보기 241
11.4.1 새 프로젝트 생성 241
11.4.2 새 스크립트 파일 생성 242
11.4.3 파일 불러오기 242
11.4.4 데이터 살펴보기 243
11.4.5 데이터 요약 245
11.5 데이터 정제하기 245
11.6 데이터 시각화하기 248

CHAPTER 12 사람들은 어디로 많이 갔을까? 257
12.1 SK Data Hub 258
12.2 데이터 수집 258
12.3 데이터 살펴보기 259
12.4 데이터 정제하기 262
12.5 데이터 시각화하기 265

CHAPTER 13 우리나라 인구는 어떻게 변했을까? 273
13.1 공공데이터 274
13.2 데이터 수집 274
13.3 데이터 살펴보기 276
13.4 데이터 정제하기 279
13.5 데이터 시각화하기 284

CHAPTER 14 어떤 단어들이 많이 등장했을까? 289
14.1 비정형 데이터 290
14.2 데이터 수집 290
14.3 데이터 살펴보기 295
14.4 데이터 정제하기 297
14.5 텍스트 정형화하기 300
14.6 데이터 시각화하기 304

CHAPTER 15 웹데이터 가져오기? 307
15.1 웹 스크래핑? 308
15.2 데이터 수집 308
15.3 데이터 살펴보기 310
15.4 데이터 정제하기 314
15.5 데이터 시각화하기 319

INDEX 321