통계 분석 프로그램 중에 널리 사용되고 있는 R 프로그램의 기초부터 고급 기술까지 폭넓게 공부할 수 있는 ＜R 교과서＞. R의 기초와 활용, 데이터 분석과 시각화, 메타프로그래밍과 고성능 컴퓨팅 같은 고급 프로그래밍을 한 권의 책에 담았다.

데이터 분석, R로 시작하자!

R 교과서

Learning R Programing

(쿤 렌 지음, 이준용 역 / 길벗) 

길벗 출판사 13차 개발자 리뷰어 이벤트를 통하여 제공 받은 책을 읽고 쓴 서평입니다.

책을 읽고 난 후의 느낌을 주관적으로 작성한 것이긴 하지만 

가급적 객관적인 시각으로 작성하려고 노력하였습니다.

교사에게 주어진 끝나지 않는 숙제

작은 대안학교에서 수학과 과학을 가르치면서 늘 고민이 있다. 교과의 개념을 정확하게 잘 이해하도록 가르치는 것이 분명 교사로서의 큰 숙제이다. 동시에 가장 큰 고민은 이 내용들을 배우는 학생들에게 어떻게 학습에 동기를 부여할 것인가가 끝나지 않는 고민이자 숙제이다.

"도대체 수학은 왜 배우는 거에요?"라는 질문을 하는 학생들에게 어떤 답을 해 주어야 할까? 이런 스스로의 질문 속에서 다양한 방식의 수업을 연구하고 고민하고 있다.

특히 통계학과 코딩 교육에 관심이 많아서 이들을 어떻게 수학 수업에 적용해 볼 것인지를 계속 고민하고 있다. 그래서 개인적으로 ＜파이썬＞, ＜데이터 분석 툴＞, ＜앱 인벤터＞ 같은 것들을 공부하고 있다. 입자물리학을 전공한 대학원 시절에 C나 C++, ROOT 같은 언어로 데이터 분석을 하기는 했으나 일단 린 학생들이 접근하기 어려워서 그 대안으로 어떤 도구를 공부해보면 좋을지를 찾아보다 ＜R＞이란 프로그램이 데이터 분석에 많이 사용된다는 걸 알게 되었다.

집에 R 관련 작은 기본서가 하나 있다. 그 책을 한번 쭉 공부를 하긴 했으나 여전히 목마름은 있었다. 그러던 중에 길벗 출판사에서 리뷰어 이벤트가 있다는 소식을 듣고 ＜R 교과서＞를 선택해 리뷰어를 신청했다. 혹시나 하는 마음에 2% 정도 기대하며 신청을 했는데, 감사하게도 선정을 해 주셨다. 그래서 읽고 또 읽으며 공부하고 리뷰를 작성한다.

책에 담긴 내용들

이 책의 저자인 쿤 렌 Kun Ren은 C++, C#과 함께 R을 사용해 퀀트 매매를 4년 동안 했으며, 커뮤니티에서 아직 개발되지 않은 유용한 R 패키지를 만들고자 매일 열심히 일하는 R 전문가이다.

일단 R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 시각화를 위해 설계되었다. 데이터 과학이나 통계에서 가장 널리 사용하는 프로그램으로 알려져 있다. 그래서 공부할 필요가 크게 느껴졌다.

우선 이 책 ＜R 교과서＞는 책 제목을 참 잘 지은 것 같다. (원제는 Learing R Programming) 책 제목대로 이 책은 R을 교육할 때 교과서로 쓰기에 참 좋은 책이다.

1장(빠르게 시작하기)에서는 몇 가지 기본적인 R 정보, R 환경 배보 방법, RStudio에서 코딩하는 방법을 소개한다. 차근차근 따라하면서 R과 RStudio를 설치하여 기본적인 셋팅을 할 수 있었다.

2장(기본 객체 알아보기)에서는 벡터, 행렬, 배열, 리스트, 데이터 프레임, 함수 같은 R의 기본 객체(object)와 특징을 설명한다. 간단한 예시들을 다양하게 제시하고 있어서 하나하나 따라서 입력하다보면 객체의 기본 성질을 익힐 수 있었다.

3장(작업 환경 활용하기)에서는 R 세션의 작업 디렉토리와 작업환경, 패키지 라이브러리 관리하는 방법에 대해 소개한다.

4장(기본 표현식)에서는 할당, 조건, 반복 표현식을 공부할 수 있다. if, switch, for, while 같은 표현식의 문법을 다양한 예시와 함께 익힐 수 있다.

5장(기본 객체 활용하기)에서는 R에서 기본 객체를 사용할 때 유용한 기본 함수들을 설명한다. 객체 함수, 논리 함수, 수학 함수, 수치해석에서의 활용(근 구하기, 미적분), 통계 함수, apply 계열 함수 등에 대해서 폭 넓게 다뤄주고 있다. 개인적으로 대학 시절 수치해석 수업에서 matlab을 이용해서 근도 구하고 미적분에도 활용했던 기억이 나는데, R 프로그램으로 다시 해보니 정말 재미(?)있었다. 이론적으로 이차방정식의 해를 구하고, 미적분을 공부하는 아이들에게 해석적인 방법을 안내해주고 싶은 데 아직 그렇게 못하고 있다. 이 참에 조금 더 고민해봐야 겠다. 개인적으로는 여기 수치해석 부분이 가장 흥미로웠다. 학생들을 질색하겠지만!! 다만 내용이 짧아서 조금 아쉬웠다.

이어 6장에서는 문자열에 관련한 R 객체, 문자열을 다루는 여러 기술을 살펴보고, 7장에서는 본격적으로 데이터를 다루기 시작한다. 파일에서 데이터를 읽고 쓰는 법, 엑셀 워크시트에 읽고 쓰는 법, 네이티브 데이터 파일 읽고 쓰는 법 등과 데이터를 시각화하는 여러 가지 방법들을 다양하게 실습해볼 수 있다. 역시 데이터 분석에는 그림들이 나와줘야 제맛이지!(이제 반 읽었다. 반 읽었는데도 이렇게 많은 이야기가 담겨 있었다.)

8장부터는 개인적으로는 익숙하지 않은 처음보는 새로운 개념들이 등장했다. 8장은 지연 평가, 환경, 함수, 랙시컬 스코핑 같은 개념들, 9장은 메타프로그래밍 기술, 10장은 객체 지향 프로그래밍에 대하여 상세하게 설명한다.

11장과 12장에서는 데이터베이스를 만들고, 데이터를 조작하는 기술에 대해 소개한다.

13장 고성능 컴퓨팅, 14장 웹 스크레이핑, 15장 생산성 향상 장에서는 R을 활용하는 보다 전문적인 기술들을 공부할 수 있다.

이 책의 장점 및 대상 독자

앞에서도 언급했지만 이 책은 책 제목 답게 R을 공부할 때, 혹은 R을 가르칠 때 교과서로 쓰기에 딱 좋다. R에 대한 기초 지식을 탄탄하게 다지기에, 그리고 고성능 컴퓨팅 같은 고급 프로그래밍 기법까지 폭넓게 공부하기에 충분한 내용들이 풍성하게 담겨 있다.

책 앞 부분에는 기초적인 내용을 차근차근 다루고 있어서 R을 처음 다루는 초보자가 보기에 좋은 책이라고 생각했는데, 후반부로 가면서 실무에서 활용될 만한 다양한 고급 기술들을 다루고 있어서, 초보자 뿐만 아니라 전문 데이터 분석가가 되기 위해 보다 체계적으로 공부하고 싶은 사람까지도 폭넓은 대상이 읽을 만한 책이라 생각된다. 책장에 꽂아놓고 필요할 때마다 꺼내서 사전처럼 찾아볼 참고 서적으로서도 가치가 충분하다고 생각한다.

코딩 경험이 있는 사람이 본다면 더욱 알차게 공부할 수 있겠다고 생각한다. R에 대해서 제대로 입문하고 싶다면 이 책을 주저않고 추천한다.

본 책은 데이터 분석에 가장 많이 쓰이는 언어인 R의 전반적인 문법과 활용법에 대해 다루고 있는 책으로, 무려 600 페이지에 달하는 장수를 자랑하고 있는데요. 그만큼 방대한 양의 내용을 담고 있기도 합니다.

1장에서는 여느 교재와 같이 R에 관한 간단한 소개, 그리고 R Studio 세팅 등에 대해 다루고 있습니다.

2장부터 본격적으로 R의 기본적인 객체에 대해 알아볼 수 있는데요. 벡터, 행렬, 배열, 리스트, 데이터 프레임과 같은 R에서 다루는 여러 자료형을 다루고 있으며, 각 객체마다 굉장히 상세한 내용이 포함되어 있습니다.

벡터 자료형을 설명하는 부분인데요. 벡터를 다루는 부분만 무려 10페이지 가량으로, 책 내용이 많은 만큼 한 내용 한 내용을 상세히 다루고 있습니다. 기존 교재들 중에서 벡터를 단순히 문자 저장이 가능한 자료형 중 하나로, 한 두페이지 정도를 할애하여 설명하는데에 그치는 경우가 많다는 점을 고려해봤을 때, 본 책은 도움되는 부분이 굉장히 많다는 생각이 들었습니다.

두, 세번 정도만 빠르게 훑으며 보더라도,  R을 다루는 것에 훨씬 도움이 많이 될 것 같습니다.

4장(기본표현식)까지는 기본적인 R 문법과 활용법에 대해서 다루고 있으며, 5장부터 본격적으로 R 함수에 대한 부분이 시작됩니다.

기본적으로 쓰이는 다양한 함수에 대해 다루는 것인데요. 통계함수 부분에서는 비교적 간단 명료한 설명과 함께, 통계값을 계산하고 보여주는 여러 함수들을 빠르게훑어볼 수 있어 좋았습니다.

6장은 통째로 문자열에 대해 다루며, 정규 표현식까지 짧게 등장합니다. 7장은 데이터를 읽어와 간단한 기본 함수들로 시각화(plot 등)하는 것으로 시작해, 머신러닝에 속하는 회귀 트리를 사용하는 것까지 실습해볼 수 있는데요. 매 장마다 꽤 깊숙한 부분까지 다루고 나오는 느낌이라, 심화된 부분을 따로 찾아보거나 학습할 필요가 없다는 생각이 들었고, 이러한 점이 좋았습니다.

지금까지 R의 기본적인 기능과 문법에 대해 알아보았다면, 8장부터는 본격적인 R 코딩이 시작됩니다. R이 데이터 분석을 위한 프로그래밍 언어로 출발했다보니, 원래 코딩을 하던 분들 중 R 코딩을 유난히 난감하게 여기는 분들도 있다고 하는 데요. 8장부터 등장하는 내용들이 이러한 고민을 잘 해결해줄 수 있을 것 같다는 생각이 들었습니다. 

특히 9장에서는 함수형 프로그래밍, 10장에서는 객체 지향 프로그래밍, 11장에서는 데이터베이스와 R을 연동하여 사용하는 법까지, 굉장히 폭넓은 주제를 다루고 있는데요. 나아가 13장에서는 코드 성능에 관한 내용까지 다루게 되고, 코드를 최적화하는 방법, 그리고 14장에서는 R을 이용한 웹 크롤링도 다루게 됩니다.

R교과서를 통해 학습해본 전체적인 느낌은, 그야말로 책 이름 그대로라는 느낌이었습니다.

교과서라는 이름 답게, 정말 기초적인 내용부터 찬찬히, 차근차근 다루는 느낌이었고, 마치 수학책과 수학익힘책을 함께 학습하는 느낌으로 꼼꼼하게 실습까지 할 수 있었습니다.

개인적으로 R은 다른 프로그래밍 언어에 비해 학습하기가 어렵다는 느낌이었는데, 이번 R교과서를 학습한 경험 덕분에, 더 이상 R을 사용할때도 크게 헤맬 일이 없을 것 같습니다. 과거에는 여러 R교재를 전전하면서 필요한 내용을 찾곤 했는데, 당분간은 그럴 일이 없을 것 같네요. 또, 앞으로 주변 지인들이 R 학습을 위한 교재를 추천해달라고 한다면, 고민없이 이 책을 추천드리게 될 것 같습니다.

모쪼록, R을 보다 깊숙히, 기초를 탄탄히하며 학습하고 싶으신 분들께 적극 추천드리는 책입니다.

읽어주셔서 감사합니다 :)

본 서평은 출판사로부터 도서를 무료로 증정받아, 길벗 출판사의 서평단 이벤트의 일환으로 작성된 것임을 알려 드립니다.

학교다닐때 SPSS라는 통계 프로그램을 사용하여 기초통계와 회귀분석같은 것을 해본 경험이 있었는데,

취업을 하고 부터는 영업직군에 속해있던 터라 매출, 원가, 수익이라는 단순한 수치만 보고 10여년을 살았었다.

이제 영업직군을 벗어나 기획, 마케팅, 전략 쪽으로 직군이 넘어오면서 단순한 수치만을 가지고는 업무를 할 수 없고,

더 구체적으로 세분화된 데이터, 그리고 최근 1~2년전부터는 온라인 마케팅 관련해서 빅데이터를 다룰 수 있어야 업무를

능숙하게 처리할 수 있는데, 막상 20년 전에 배웠던 SPSS와 기초통계로는 한계가 있어보였고, 최근에는 R이라는 통계 프로그램을

통해서 다양하게 그래프도 그려가면서 데이터를 분석한다는 소리를 듣고 R을 배워볼까하는 마음이 들었다.

평소에 '세상에서 제일쉬운~~', 이나 '그림으로 이해하는~~' 식의 그림과 삽화가 많이 들어가거나, '일주일만에~', '한달만에~'

뭔가를 정복하는 시리즈를 좋아했는데, 결국 단순한 지식이나 스킬정도만 배우는 겉핡기 정도의 지식만을 쌓는 것 같아서 기본서나 전문서를

추가하여 구매해야했다. 이번에는 처음부터 제대로 R이라는 통계 프로그램을 배우고 싶어서 제법 두꺼운 책을 선택하게 되었고,

문과생이지만 지금 배우고 있는 언어인 자바스크립트와 파이썬 등과 연동할 수 있는 방법을 찾을 수 있는 기술들을 찾아보게 되었다.

물론 책과 함께 보충이 되는 다른 사람들의 유투브 강의들을 보곤 했다.

R교과서가 책의 제목인 것처럼 정도를 걷는 구성과 방식인 것 같다. 즉, 쉽게 접근하기도 하지만 요령이 없이 차근 차근 초급, 중급, 고급의

단계로 넘어가는 것 같다. 아마도 예전에 수학공부할 때 처럼 '수학의 정석' 이라는 책이 생각나는 것 같다.

이 책이외에 다른 책들도 빌려서 학습을 좀 해봤는데, 차이라고 하면 다양한 예제를 제공하는 것 같다.

예제가 많다는 것은 초심자들이 실습을 해볼 수 있는 경험이 쌓을 수 있다는 것이다.

또한, 천재적인 프로그래머가 자신의 고급코드를 자랑하는 여타의 책과는 달리 학습자로 하여금 생각하고 작성할 수 있는

코드를 작성할 수 있는 학습을 알려준다. 특히 외국인 저자의 번역본일 경우에는 외국저자의 정서 및 문체가 상당히

어색해질 수 있는데, 번역도 매끄러운 편이다.

조금 안타까운 것은 국내저자의 책과는 달리, '쉬어가는 코너' 같은 재미를 위한 부분이 조금 부족하다.

뭐, 이정도는 책의 구성이 아니더라도 다른 컨텐츠로 충분히 보충할 것 같다.

R이라는 프로그램을 정석대로 차근차근 배워볼 사람에게는 적합한 책이다.

R은 데이터 분석에서 가장 많이 사용하는 언어이다. 데이터의 전처리, 분석은 물론 시각화 같은 결과를 표현하는 도구로도 이용할수 있어 그 사용방법이 무궁무진한게 큰 장점이다. 그렇기에 R하나만 배워도 데이터 분석의 모든것을 할수 있어 인기가 제법 높은 편이다. 그렇기에 시중에 다양한 R서적이 나오고 있는데, 이 책도 그 중 하나이다.

이 책은 R의 기초부터 고급 기술까지 모든 것을 담은 책이라고 한다. 솔직히 많은 책이 이미 시중에 나왔기에 이 책을 처음 볼땐 그런 R의 인기에 힘입어서 낸 책이라는 생각을 했었다. 하지만 이 책의 내용을 전체적으로 살펴보니 이 책만이 가지는 장점이 무척 강하다는 생각이 들었다.

초반엔 기본적인 환경설정과 변수, 문법 등을 가르치는 것은 다른 책들과 큰 차이가 없었다. 하지만 중간부터 이 책의 내용은 지금껏 본 R관련 도서들과 다른 내용들이 많이 보이고 있었다. 7장에서부터 메타프로그래밍을 비롯한 다양한 프로그래밍 스킬들을 배우고 있었는데, 보통 실습 위주로 쉽게쉽게 와닿게 했던 기존의 책들과는 다른 방향이라서 놀라긴 했지만, 지연 평가를 통해 성능과 속도를 향상하는 방법을 소개하고, 객체 지향에 대해 자세히 설명한 것을 보니 확실히 다른 책들과 다르게 좀 더 스킬적인 다룬 부분이 많다는 게 느껴졌다.

데이터 분석을 목적으로 하는 대부분의 경우 성능보다는 정확성이 더욱 중요하다. 다시 말해 1분안에  정확한 결과를 얻는 것이 20초안에 잘못된 결과를 얻는 것보다 낫다. 3배 빨리 얻은 결과가 느리지만 정확한 결과보다 3배 더 유효한 것은 아니다. 따라서 코드의 정확성을 확신하기 전에 성능부터 확인해야 하고, 문제가 없어야 한다.

13장 내용중 일부

특히 가장 마음에 든 부분이 13장인 고성능 컴퓨팅이었다. 13장에서는 코드의 속도보다 정확성을 어필하고 있는데, 이 부분은 여러 내용중에 특히 이건 내가 전공 수업을 들을 때 교수님이 강조하는 부분이기도 했다. 코딩에서 중요한 것은 속도가 다가 아니라는 가르침. 개발은 혼자 하는 것이 아니며, 단순히 프로그램의 속도만이 답이 아니라 하드웨어를 얼마나 사용하는지, 코드의 길이나 변수 이름은 이해하기 쉬운지 등등 고려해야할 요소가 하나만이 아니라는 것을 몇 년동안 들어왔기에 책에서의 그 내용을 얘기하는게 얼마나 중요한지가 실감이 났다. 

정말 탄탄한 기초를 다지기엔 제격이란 생각이 든다. 처음엔 쉽게 접근을 했다가 나중엔 고급 스킬로 좀 더 효율적인 코드를 짤수 있는 능력까지 키울 수 있으니 진짜 제목 그대로 "R의 교과서"라는 생각이 든다. 무턱대고 문법만 안다는 것이 아닌 체계적인 과정으로 기본기를 단단히 가지는데 제격인 책이니 R을 입문하거나 배우고 싶은 사람들, 기본기를 다지고 싶은 사람들에게 적극적으로 추천하고 싶은 도서이다.

마지막으로 이 책을 읽게 기회를 주신 길벗에 감사하다는 말씀을 전하고 싶습니다.

※ 브런치에서 옮깁니다. 서식이 깨지면 원문을 참고해주세요. (https://brunch.co.kr/@llun/43)

첫인상

오랜만에 보는 길벗출판사 책입니다. 무작정 따라하기 시리즈로 익숙한 그 출판사죠. IT전문서 분야가 따로 있는지는 이번에 처음 알았는데, 어쨌든 편집은 예전 영어 말하기 참고서를 보던 마치 그 느낌입니다.(친숙하다는 뜻입니다.) 게다가 제목부터 '교과서'라니 R(알) 언어를 처음 첩하는 분들이 텍스트북으로 쓰기 좋아보입니다.

- 두께가 가늠이 되실지 모르겠는데 620여 페이지로 IT 책 기준으로는 보통의 두께입니다.

- 올해 출간된 신간이고 원제 [Learning R Programming]의 번역서입니다.

- 부제는 '데이터 분석, R로 시작하자!'입니다. 데이터 분석을 시작할 때 R이냐 파이썬이냐 의견이 분분한데 사실 둘다 할줄 아는 것이 제일일 것이고 그 다음은 이미 익숙한 언어(가 있다면)겠지요.

내용 및 특장점

책을 볼 때는 항상 저자소개와 서문부터 보는 습관이 있습니다. 우선 저자가 쿤 렌(Kun Ren)이라는데 생소한 이름이었네요. R을 쓰면서 여러 패키지를 접하다보면 해들리 위컴, 그롤문드, 힐리 등등의 이름을 들어볼 수 있는데 본 책의 저자는 낯설었습니다-만 RStudio 사용자라면 꼭 써봤을 formattable 패키지 개발자라고 하는군요.(p.40) 저자의 명성이 책의 질과 비례하는 건 아니지만 내용의 깊이를 생각해볼 때 어느정도 참고가 되겠죠.

- 4장(~p.156)까지 초기 설치와 환경설정, 기본 문법에 대한 설명이 나옵니다.

대상독자는 저자(편집자)가 가장 잘 알겠죠.

책의 대상독자가 프로그래밍 언어나 관련 도구에 익숙지 않은 사람이라고 했는데(p.9) 4장까지 if else, switch, for 등등을 차근차근 익히다보면 첫 프로그래밍 입문서로도 가능해보입니다. 다만 '가능'하다는 것이지 개인적으로는 다른 언어를 어느정도 쓸 줄 아는 분들이 읽을 때 더 수월하게 R을 익힐 수 있을 듯하네요.

그리고 이미 코딩 언어에 능숙하더라도 주의해서 봐야할 것들이 있는데, ＜-과 = 기호에 대해 자세히 설명해주고 있습니다.(4.1절)

- 6장(~p.232)까지는 기본적인(언어별 특성이 있지만 대부분 공통인) 내용입니다.

- 7장에서야 드디어(!) iris 데이터셋을 불러옵니다.(p.246) 시각화와 데이터 분석 관련 내용이 10페이지쯤 이어집니다. (데이터분석과 머신러닝 등을 깊게 알고 싶다면 교과서가 아닌 '참고서'를 더 봐야할 테니 문제라고 생각지는 않습니다.)

장단점

추천하고 싶은 점

- 이미 R을 어느정도 알고, 실무에서 사용하는 경우라도 한번도 제대로 배운 적이 없다면 R교과서를 한 번 읽어볼만 합니다. 저도 필요에 의해 언어를 쓰다보니 체계 없이 마구잡이로, 그때그때 필요한 패키지와 함수 위주로 사용하는 경향이 있었는데 한번 정리가 되는 느낌입니다. 여담으로, 목차만보고 4장까지는 건너뛰려다가 다 읽어봤네요. 블로그나 웹검색을 통해 단편적으로 R을 익히신 분들이라면 도움이 되는 내용이 많습니다.

- 코드에는 정답이 없고 방법이 다양합니다. 다른 언어도 마찬가지겠지만 R언어는 특히 패키지가 다양하고 동일한 결과를 내지만 문법이 다르거나 동작이 다른 함수들이 많은데 코드를 한줄한줄 자세히 알려줍니다.(예: 문자열 다루기, plot/ggplot)

- 8장 [R 속으로]부터 심화 내용이 이어지는데 Environment 등 몰라도 일단 사용이 가능한 내용들입니다. 단, 필요한 내용이고 중요한 내용이라고 생각하고, 이점이 다른 입문서와 차별화되는 점입니다. 이후 데이터베이스, 웹스크래핑(크롤링), 심지어 Shiny까지 맛보기로 다룹니다.

아쉬운 점

- 번역서이다보니 구미에 맞지 않는 문장들이나 어쩔 수 없는 부분도 있지만 특정 용어들은 좀 더 정확하게, 혹은 상세히 풀어주었으면 좋았을 듯합니다.

evaluate 즉 eval을 평가라고 옮겼는데(예: x를 평가하면 여기 연결된 값을 얻게 된다) 어떤 뜻인지 친절하게 역주(p.101)로 설명해주고 있으나 보다 자연스러운 쪽으로 번역이 되었으면 하는 아쉬움이 남습니다. '요인', '기호' 등 사실 이러나 저러나 큰 상관 없지만 '교과서'란 이름에 걸맞게, 학생들이 공부하면서 검색해볼 수 있도록 조금 더 자세하면 좋겠습니다.

제언

앞뒤 표지엔 꽤 많은 정보가 담겨있습니다.

- 마치 문제집 ㅇㅇ의 정석처럼 연습문제나 예제가 있었더라면 더 교과서스러웠을 텐데 이 역시도 번역서의 한계였겠거니 생각합니다. 가령 5장 수학함수 등은 책을 읽을 때는 알 것 같기도 한데 정말로 이해하고 있는지 잘 모르겠다는 생각이 들더군요. (대학교재로 만들어진 책이나 입문서들에선 챕터 후반에 문제를 담는 경우가 많습니다.)

- 마지막장을 덮고 나서야 본 뒷표지에 책을 읽으면서 들었던 생각들이 적혀있었네요. "R 기초부터 고성능 컴퓨팅까지 R의 모든 것을 담았다!", "고급 프로그래밍 기법까지 폭넓게 경험하자"

물론 모든 것을 담은 바이블은 아닙니다. 이 책을 읽고 나면 다음에 무슨 책을 봐야할지 스스로 알 수 있을 정도의 수준이 되는 길잡이같은 책입니다.

추천 독자

- R을 쓸 줄은 알지만 차근차근 더 배워보고 싶다면...

- 새로운 것을 배울 때 혹은 학창시절 공부할 때 '교과서' 속에 답이 있다고 믿는다면...

- 입문서든 바이블이든 R 관련 책은 딱 한 권만 사야된다면... (이 이상의 고급기법은 웹 검색으로 해결)

한줄평 및 별점

(아무것도 모르더라도) 입문서는 나한테 어울리지 않지 - ★★★★