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R 데이터 분석 머신러닝

: R Data Analysis Machine Learning

리뷰 총점8.7 리뷰 11건 | 판매지수 546
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품목정보

품목정보
출간일 2021년 02월 20일
쪽수, 무게, 크기 308쪽 | 726g | 187*235*17mm
ISBN13 9788956749037
ISBN10 8956749035

책소개 책소개 보이기/감추기

입문자를 위한 R 데이터 분석 프로그래밍!

데이터 분석을 하기 위한 도구와 분석 요령을 배우기 위한 입문자들을 위한 도서로, 복잡한 수학이나 어려운 통계학적 이론은 빼고 꼭 필요한 정보만 이해할 수 있도록 예제와 함께 설명하고 있다. 특히 R을 활용하여 머신러닝의 지도학습과 비지도 학습을 구분하여 자세하게 설명하기 때문에, 연습 문제를 따라해 보면서 자신만의 결과값을 완성해 볼 수 있다. 그리고 R의 핵심 명령어 23개 및 효과적인 분석을 지원하는 데이터 조작 패키지를 알아보고, 통계 분석의 개념과 표본 생성 및 기초 통계량에 대해서도 자세하게 알아본다. 기본적인 설명 이후에는 통계학의 기본인 회귀 분석을 응용하여 신경망을 공부하며 딥러닝과 관련된 기술적 흐름에 대해서도 학습해 볼 수 있다. R을 시작하는 초심자가 활용하기 적합한 구성의 도서이다.

목차 목차 보이기/감추기

PART 1. R의 사용법
1. R의 사용법
1.1 소개 및 환경 구성
1.2 기초 사용법
1.3 데이터 타입
1.4 프로그래밍 기능
1.5 데이터 조작 관련 명령어 정리
1.6 데이터 조작 관련 패키지 사용
1.7 요약

2. 데이터 시각화
2.1 그래프 그리기 절차의 요약
2.2 그래프 구성의 결정
2.3 그래프의 다양한 옵션
2.4 단계별로 그래프 그리기
2.5 기본 그래프 그리기
2.6 그래프의 부가적인 기능
2.7 다양한 그래프 소개
2.8 패키지를 사용한 그래프 그리기
2.9 패키지를 사용한 그래프 그리기 - ggplot2 패키지
2.10 데이터 시각화 방법 정리
2.11 요약

PART 2. R을 사용한 통계 분석
3. 통계 분석
3.1 통계 분석의 설명에 대한 전체 요약
3.2 표본 생성 및 기초 통계량
3.3 독립성 및 적합성 검정
3.4 통계 분석의 종류
3.5 차이 검정
3.6 인과(상관)관계 검정
3.7 요약

PART 3. R의 활용법
4. 회귀 분석
4.1 선형회귀
4.2 중선형회귀 및 적절한 변수의 선택
4.3 신경망
4.4 커널 방법론
4.5 로지스틱 회귀
4.6 다항 로지스틱 회귀
4.7 요약

5. 기계학습
5.1 개념
5.2 의사결정 트리
5.3 앙상블
5.4 서포트 벡터 머신
5.5 베이지안 추론
5.6 요약

6. 빅데이터 분석
6.1 개념
6.2 군집 분석
6.3 차원 축소 기법
6.4 연관 규칙 분석
6.5 판별 분석
6.6 요약

7. 시계열 분석
7.1 개념
7.2 시계열 데이터의 생성
7.3 시계열 데이터의 분석 절차(ARIMA 기준)
7.4 시계열 데이터의 분해 단계
7.5 시계열 데이터의 변환 단계
7.6 최적화된 파라미터의 결정 단계
7.7 모형 만들기와 예측 단계
7.8 변환하지 않은 시계열 데이터 기반의 예측(옵션)
7.9 시계열 데이터의 군집화(옵션)
7.10 요약

8. 특수 분석
8.1 워드 클라우드
8.2 소셜 네트워크 분석
8.3 구조 방정식
8.4 시뮬레이션과 몬테카를로 시뮬레이션
8.5 요약

PART 4. 데이터 분석 및 전처리 기법
9. 데이터 분석 및 전처리 기법
9.1 데이터 분석에 필요한 역량
9.2 데이터 분석의 유형
9.3 데이터 탐색 과정
9.4 데이터 전처리 과정 정리(데이터 클린징)
9.5 추가 데이터 전처리 기법
9.6 효과적인 분석을 위한 변수의 제거 및 선택
9.7 요약

10. 마무리

저자 소개 (1명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

수학·통계에 대한 두려움 없이 데이터 분석 전문가되기!

데이터 분석에 사용되는 다양한 프로그램 중 머신러닝 관련 종사자는 파이썬을 선호하지만, 일반 업무 종사자는 R을 사용한다는 조사 결과가 있다. 이처럼 데이터 활용 및 빅데이터 분석 영역으로 R이 많이 활용되고 있다는 뜻이다. 이 책은 R 프로그래밍의 기초부터 시작하여 데이터를 시각화하는 방법을 직접 구현해봄으로써 R을 사용한 통계 분석까지 이를 수 있게 구성되어 있다. 데이터 분석가가 되기 위해 필요한 역량 및 분석 탐색 과정을 구분하여 설명해주고, 예제 파일을 제공하여 학습자가 직접 프로그래밍해 볼 수 있기 때문에 활용 범위가 훨씬 넓다. 다년간 실무에서 학생들을 마주하는 저자가 집필하였기 때문에 학습자에게 어떤 부분이 가장 필요한지 자세히 설명해 준다. 그렇기 때문에 혼자 공부를 시작해도, 교재로도 적합하다.

회원리뷰 (11건) 리뷰 총점8.7

혜택 및 유의사항?
[프로그래밍언어]R데이터분석머신러닝 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 A**y | 2021.07.03 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
R은 요즘같은 빅데이터시대에 꼭 필요한 분석도구이다. 우리가 엑셀을 사용하면 각종 복잡합 데이터를 간단하고도 명료하게 분석하고 보기좋게 보고서를 쓸 수 있기도하다. 이와같이 R은 밀려오는 정보의 파도가 밀려올 때 서핑보드에 올라타 데이터의 의미를 즐길 수 있는 툴이다 가까운 미래에는 워드프로세서를 다루듯 R을 다루지 않을 까 싶다.;
리뷰제목

R은 요즘같은 빅데이터시대에 꼭 필요한 분석도구이다.

우리가 엑셀을 사용하면 각종 복잡합 데이터를 간단하고도 명료하게 분석하고 보기좋게 보고서를 쓸 수 있기도하다.

이와같이 R은 밀려오는 정보의 파도가 밀려올 때 서핑보드에 올라타 데이터의 의미를 즐길 수 있는 툴이다

가까운 미래에는 워드프로세서를 다루듯 R을 다루지 않을 까 싶다.

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기본에 충실한 실용서 내용 평점4점   편집/디자인 평점3점 쓰**람 | 2021.03.09 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
데이터 분석이 필요하지 않은 분야가 있을까. 양질의 데이터를 얻는 일이 예전만큼 어려운 일이 아닌 지금 필요한 건 이 데이터를 분석하고 활용하는 기술이다. R은 이런 데이터 분석을 목적으로 만들어진 프로그래밍 툴이다.《R 데이터 분석 머신러닝》은 이 R을 데이터 분석을 위해 활용하는 법을 다룬 책이다. 프로그램의 설치에서 활용까지 통계 분석을 이제 막 시작하는 사람을 위한;
리뷰제목
데이터 분석이 필요하지 않은 분야가 있을까. 양질의 데이터를 얻는 일이 예전만큼 어려운 일이 아닌 지금 필요한 건 이 데이터를 분석하고 활용하는 기술이다. R은 이런 데이터 분석을 목적으로 만들어진 프로그래밍 툴이다.

《R 데이터 분석 머신러닝》은 이 R을 데이터 분석을 위해 활용하는 법을 다룬 책이다. 프로그램의 설치에서 활용까지 통계 분석을 이제 막 시작하는 사람을 위한 실용적인 내용으로 채워졌다.

다른 IT분야 실용서와 달리 책 날개에 저자의 사진을 건 점이 눈에 띈다. 저자에 대한 신뢰와 자신감을 표현하기 위해서가 아닐까 싶다. 비슷한 기획의 책들이 오랫동안 나온 분야이다 보니 이런 식의 차별화는 유효해 보인다.

데이터 분석 입문자를 위해 쓰여진 책이지만 통계에 대한 기본지식이 없으면 조금은 어렵게 느껴질 듯하다. R을 다루는 법에 집중한 책이라 통계에 대한 기본 지식을 갖춘 이들 가운데 당장 R을 사용해야 하는 사람들에게는 유용하겠다. 데이터 분석을 처음 공부하는 이를 위해 쓰여진 책이지만 별다른 학습 스케줄 플랜을 제공하지 않은 점은 다소 아쉽다. 사람마다 학습 속도가 다르긴 해도 책에서 제시하는 학습 스케줄은 나름의 기준이 되기 때문이다. 때문에 혼자 학습하기 보다는 수업 교재를 위해 쓰여지지 않았나 하는 생각도 든다.

데이터분석 준전문가/전문가 자격증과의 연계성을 다루지 않은 점도 아쉽다. R툴에 집중하기 위해서였겠지만 자격증이 학습을 위한 동기부여로써 유효하단 사실을 생각하면 어쩔 수 없이 아쉬움이 남는다. 약간의 가이드만이라도 주었으면 어땠을까 하는 생각이 든다.

YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다.
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R 데이터 분석 머신러닝 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 스타블로거 : 블루스타 꿈***관 | 2021.03.03 | 추천0 | 댓글0 리뷰제목
예전에 모 대학 통계학과에서 조교수로 있던 친한 형의 연구실에 갔다가 통계분석 프로그램을 접해본 적이 있다. 당시 그 형이 쓰던 프로그램은 'SPSS'라는 것이었는데, 체감상 자료를 입력하고 통계 데이터가 나오는 일련의 과정이 매우 직관적이어서 흥미를 가졌었고 조금 배우기도 했었다. 그 당시에 통계 분석 프로그램을 다루는 것보다 그 결과값을 가지고 어떤 해석을 내놓느냐가;
리뷰제목

예전에 모 대학 통계학과에서 조교수로 있던 친한 형의 연구실에 갔다가 통계분석 프로그램을 접해본 적이 있다. 당시 그 형이 쓰던 프로그램은 'SPSS'라는 것이었는데, 체감상 자료를 입력하고 통계 데이터가 나오는 일련의 과정이 매우 직관적이어서 흥미를 가졌었고 조금 배우기도 했었다. 그 당시에 통계 분석 프로그램을 다루는 것보다 그 결과값을 가지고 어떤 해석을 내놓느냐가 중요하다는 걸 배우기도 했는데, 시간이 흐른 뒤에는 사실 통계 프로그램을 접할 일이 거의 없었다.

 

요즘은 뉴스나 여러 매체를 통해 통계 자료를 자주 접한다. 통계 데이터가 절대적으로 신뢰할 만한 정보라고는 할 수 없지만, 상당히 많은 사람들에게 설득력을 지닌 자료나 근거는 통계 데이터를 기반으로 하고 있다. 그런데 이런 통계 자료들은 일차적으로 제일 순수한 형태의 표본 자료를 수집하는 과정이 필요하고, 수집된 표본들은 통계 분석 도구, 즉 이 책에서 소개하고 있는 'R'이나 앞서 언급한 'SPSS', 혹은 ‘SAS’ 등으로 그 표본들의 특성을 분석하여 통계적으로 유의미한 정보를 보여주는 것으로 산출된다. 그리고 산출된 통계 자료가 의미 있는 정보로서의 가치를 지니려면, 해석자의 역량에 따라 달라진다.

 

 

 

 

 

 

R 데이터 분석 머신러닝은 바로 위의 과정에서 가장 기본이 되는 자료 분석의 기초적인 방법을 가르쳐주는 책이다. 워낙 감이 없던 터라 기존에 출간된 저자의 데이터 분석 관련 서적 서평이나 평점을 봤는데, 설명이 좀 어렵다거나 부족하다는 평이 있어서 이번에 나온 책은 어떨지 궁금했다. 처음에 R에 대해 간단히 설명한 후 오픈 소스로 된 이 프로그램을 다운로드할 수 있는 홈페이지를 알려준다. 그런데 막상 홈페이지에 들어가 다운로드를 하려니 쉽게 되지 않았다. 그래서 인터넷으로 이 프로그램을 설치하는 정보를 다룬 블로그 게시물을 찾아 설치할 수 있었다. 따라서 책에 제품의 설치에 관한 설명이 좀 더 자세했으면 좋겠다는 생각이 들었다.

 

저자는 R을 잘 사용하기 위해 필요한 기본 명령어 20개 정도를 자유롭게 쓸 수 있는 것을 이 책의 목표로 삼고 있는 것 같다. 그것만으로도 대부분의 문제를 해결할 수 있다고 한다. 파트1에서는 가장 기초적인 사용법이라 할 수 있는 계산기 기능부터 벡터 데이터를 만드는 법, 프로그래밍 기능, 데이터의 조작을 위해 필요한 다양한 패키지를 사용하는 방법 등과 데이터를 시각화하는 그래프 그리기도 가르쳐준다. 파트2에서는 본격적인 통계 분석의 기본 개념을 살펴보고 표본 생성 및 기초 통계량, 독립성과 적합성 검정, 차이 검정, 인과 관계 검정에 대해 알려준다. 여기에서는 우리가 중고등학교 수학 시간에 배웠던 평균값, 분산, 표준편차, 정규분포 등의 용어가 나와 조금 친숙할 수 있다.

 



 

 

 

파트3에서는 조금 더 전문적인 회귀 분석에 대해 알아보고 이 회귀라는 개념을 응용하여 요즘 많이 언급되는 인공지능의 딥러닝을 가능하게 하는 신경망의 역사와 기술에 대해서도 알려준다. 파트4에서는 데이터의 분석에서 더 나아가 다양한 분석 기법을 탐구한다. 여기서는 데이터 전처리 과정, 데이터 클린징이라는 개념이 나오는데, 데이터 분석을 수행하기전에 데이터에 대한 형식의 변경이나 보완 작업을 수행하는 것을 말한다고 한다. 즉 주어진 데이터가 분석 대상으로서 제 역할을 할 수 있도록 적합성을 가지게 하는 작업인 것 같다. 쉽게 말해 데이터의 성격을 대략적으로 파악하고, 오류는 없는지 확인하는 등의 절차로 보인다.

 

 

 

 

책에는 다양한 예제와 입력값들이 매우 많이 나와 있다. 그래서 처음부터 차근차근 직접 실행해 보며 출판사의 자료실을 적극 활용하며 따라가야 책값을 건질 수 있다. 수학에 대한 부담 없이 볼 수 있는 책인 줄 알았는데, 다양한 입력값들의 나열을 보니 학창 시절 수학책의 수식들만 봐도 머리가 하얘지는 사람은 좀 어렵겠다는 생각도 들었다. 다시 한 번 처음부터 실습하면서 잘 살펴봐야겠다.

 

 

 

 

 

* 네이버 리뷰어스클럽 카페 이벤트를 통해 출판사로부터 책을 무상으로 제공받아 읽고 쓴 서평입니다.

 

 

#프로그래밍언어, #R데이터분석머신러닝, #조민호, #정보문화사, #빅데이터, #데이터마이닝, #통계분석, #리뷰어스클럽

 

 

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한줄평 (7건) 한줄평 총점 8.8

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평점5점
입문자용이라 하기에 조금 어려운 감이 있지만, 따라하다 보면 실력이 늘 것이라 생각된다.
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꿈***관 | 2021.03.03
평점4점
데이터 분석에 대한 전반적인 기술 범위를 커버하고 있기에 입문을 탈출한 중급자 분들께 추천
이 한줄평이 도움이 되었나요? 공감 0
t******r | 2021.03.03
평점4점
다양한 예제를 통해 앞으로 더 많이 쓰여질 머신러닝에 대해 기본적으로 알수 있는책
이 한줄평이 도움이 되었나요? 공감 0
점**점 | 2021.03.03
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