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프로그래밍인사이트(ProgrammingInsight)
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책소개
목차
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1부 탐색하기
1장 데이터 시각화 1.1 들어가기 1.2 첫 단계 1.3 심미성 매핑 1.4 자주 일어나는 문제들 1.5 facet 1.6 기하 객체 1.7 통계적 변환 1.8 위치 조정 1.9 좌표계 1.10 그래프 레이어 문법 2장 워크플로: 기초 2.1 코딩 기초 2.2 이름에 들어갈 것 2.3 함수 호출하기 3장 데이터 변형 3.1 들어가기 3.2 filter()로 행 필터링하기 3.3 arrange()로 행 정렬하기 3.4 select()로 열 선택하기 3.5 mutate()로 새로운 변수 추가하기 3.6 summarize()로 그룹화 요약하기 3.7 그룹화 뮤테이트(와 필터링) 4장 워크플로: 스크립트 4.1 코드 실행하기 4.2 RStudio 진단 5장 탐색적 데이터 분석 5.1 들어가기 5.2 질문하기 5.3 변동 5.4 결측값 5.5 공변동 5.6 패턴과 모델 5.7 ggplot2 표현 5.8 더 배우기 6장 워크플로: 프로젝트 6.1 무엇이 진짜인가? 6.2 분석 작업이 어디에 남아있는가? 6.3 경로와 디렉터리 6.4 RStudio 프로젝트 6.5 요약 2부 데이터 길들이기 7장 tibble로 하는 티블 7.1 들어가기 7.2 티블 생성하기 7.3 티블 vs 데이터프레임 7.4 이전 코드와 상호작용 8장 readr로 하는 데이터 불러오기 8.1 들어가기 8.2 시작하기 8.3 벡터 파싱하기 8.4 파일 파싱하기 8.5 파일에 쓰기 8.6 기타 데이터 유형 9장 tidyr로 하는 타이디 데이터 9.1 들어가기 9.2 타이디 데이터 9.3 Gather와 Spread 9.4 Separate와 Unite 9.5 결측값 9.6 사례연구 9.7 타이디하지 않은 데이터 10장 dplyr로 하는 관계형 데이터 10.1 들어가기 10.2 nycflights13 10.3 키 10.4 뮤테이팅 조인 10.5 필터링 조인 10.6 조인 문제 10.7 집합 연산 11장 stringr로 하는 문자열 11.1 들어가기 11.2 문자열 기초 11.3 정규표현식을 이용한 패턴 매칭 11.4 도구 11.5 기타 패턴 유형 11.6 정규표현식의 기타 용도 11.7 stringi 12장 forcats로 하는 팩터형 12.1 들어가기 12.2 팩터형 생성하기 12.3 종합사회조사 12.4 팩터 순서 수정하기 12.5 팩터 레벨 수정하기 13장 lubridate로 하는 날짜와 시간 13.1 들어가기 13.2 날짜/시간 생성 13.3 데이트-타임형 구성요소 13.4 시간 범위 13.5 시간대 3부 프로그램 14장 magrittr로 하는 파이프 14.1 들어가기 14.2 파이프 대안 14.3 파이프를 사용하지 않아야 할 경우 14.4 magrittr의 기타 도구 15장 함수 15.1 들어가기 15.2 함수를 언제 작성해야 하나? 15.3 함수는 사람과 컴퓨터를 위한 것 15.4 조건부 실행 15.5 함수 인수 15.6 반환값 15.7 환경 16장 벡터 16.1 들어가기 16.2 벡터의 기초 16.3 원자 벡터의 주요 유형 16.4 원자 벡터 이용하기 16.5 재귀 벡터(리스트) 16.6 속성 16.7 확장 벡터 17장 purrr로 하는 반복작업 17.1 들어가기 17.2 For 루프 17.3 For 루프 변형 17.4 For 루프 vs 함수형 17.5 맵 함수 17.6 실패 다루기 17.7 다중 인수로 매핑 17.8 워크 17.9 For 루프의 기타 패턴 4부 모델 18장 modelr을 이용한 모델의 기초 18.1 들어가기 18.2 간단한 모델 18.3 모델 시각화하기 18.4 수식과 모델 모음 18.5 결측값 18.6 다른 모델 모음 19장 모델 생성 19.1 들어가기 19.2 낮은 품질의 다이아몬드가 더 비싼 이유는 무엇인가? 19.3 일일 운항 횟수에 어떤 영향이 있는가? 19.4 모델에 대해 더 학습하기 20장 purrr와 broom을 이용한 많은 모델 20.1 들어가기 20.2 gapminder 데이터 20.3 리스트-열(List-column) 20.4 리스트-열 생성하기 20.5 리스트-열 단순화하기 20.6 broom으로 타이디 데이터 만들기 5부 의사소통 21장 R 마크다운 21.1 들어가기 21.2 R 마크다운 기초 21.3 마크다운으로 텍스트 서식 지정하기 21.4 코드 청크 21.5 문제 해결 21.6 YAML 헤더 21.7 더 배우기 22장 그래프를 통한 의사소통 22.1 들어가기 22.2 라벨 22.3 주석 22.4 스케일 22.5 확대?축소 22.6 테마 22.7 플롯 저장하기 22.8 더 배우기 23장 R 마크다운 유형들 23.1 들어가기 23.2 출력 옵션 23.3 문서 23.4 노트북 23.5 프리젠테이션 23.6 대시보드 23.7 대화형 동작 23.8 웹사이트 23.9 기타 유형 23.10 더 배우기 24장 R 마크다운 워크플로 |
저자 소개 4
Hadley Wickham
Posit, PBC의 수석 과학자이며, 2019년 COPSS 상 수상자이자 R 파운데이션 회원이다. 데이터 과학을 더 쉽고 빠르고 재미있게 만들기 위해 프로그래밍 도구와 개념적 도구를 만들고 있으며, 데이터 과학용 패키지(ggplot2, dplyr, tidyr을 포함하는 tidyverse)와 체계적인 소프트웨어 개발 도구(roxygen2, testthat, pkgdown 등)를 개발하였다. R을 이용한 데이터 과학 활동을 장려하기 위해 작가, 교육자, 연사로도 활동하고 있다. 자세한 소개는 그의 웹사이트(http://hadley.nz)에서 확인할 수 있다.
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Garrett Grolemund
통계학자이자 교육자이며, Posit Academy의 개발자 교육 담당자이다. 그는 《손에 잡히는 R 프로그래밍(Hands-On Programming with R)》의 저자이자tidyverse의 초기 기여자이다.
개럿 그롤문드의 다른 상품
서울대학교 통계학과에서 학부와 석사를 마치고 미국 케이스웨스턴 대학에서 생물통계 전공으로 박사학위를 받았다. 현재는 네이버에서 데이터 과학 업무를 하고 있으며, 일할 때 R과 다른 도구를 활용하고 있다.
통계학을 전공하며 자연스레 R을 활용한 시각화와 프로그래밍에 관심을 두게 되었다. 현재는 SK텔레콤에서 데이터 분석 업무를 담당하고 있으며, 데이터에서 가치 있는 정보를 발굴하고 이를 활용할 수 있는 방안에 대해 고민하고 연구하고 있다.
관련 분류
품목정보
- 발행일
- 2019년 01월 10일
- 쪽수, 무게, 크기
- 495쪽 | 936g | 188*240*14mm
- ISBN13
- 9788966262359
출판사 리뷰
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* 이 책에서 다루는 내용
- 길들이기: 데이터셋을 분석에 편리한 방식으로 변형하기 - 프로그래밍: 데이터 분석 문제를 더 쉽고 명확하게 해결할 수 있는 강력한 R 도구 습득하기 - 탐색하기: 데이터를 탐색하고 가설을 생성하여 빠르게 테스트하기 - 모델링: 데이터셋에서 실제 ‘신호’를 포착하는 저차원의 요약 제공하기 - 의사소통: 설명글, 코드, 결과를 통합하는 R Markdown 배우기 |
추천평
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“해들리 위컴은 이전에 아무도 생각하지 못했던 완전히 새로운 데이터 분석 방법을 개발한 데이터 과학 분야의 전설이다. 개럿 그롤문드와 함께한 이 책은 데이터 과학의 새로운 접근법을 체계화하여, 모든 세대의 데이터 분석가들에게 바이블 같은 역할을 할 것이다.” - 로저 펭 (존스 홉킨스 블룸버그 공중보건대학 생물통계학 교수)
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“해들리 위컴은 2010년대 중반에 현대적인 데이터 분석을 위한 tidyverse 패키지 개발에 핵심적인 역할을 한, R 사용자들의 영웅이다. 그가 이 책에서 개괄한 R 데이터 분석 워크플로와 모범 사례는 초·중·고급 사용자 모두가 참고할 수 있는 내용이다. R 실무자들의 일독을 권한다.” - 권재명 (『따라 하며 배우는 데이터 과학』 저자)
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