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R로 배우는 데이터 과학
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소득공제 한빛아카데미-IT COOKBOOK-251

R로 배우는 데이터 과학

양윤석, 오일석, 강래형 | 한빛아카데미 | 2019년 05월 08일 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요. | 판매지수 1,476 판매지수란?
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출간일 2019년 05월 08일
쪽수, 무게, 크기 440쪽 | 188*235*30mm
ISBN13 9791156644460
ISBN10 1156644461

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목차

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저자 소개 (3명)

전북대학교 바이오메디컬공학부 교수로 재직 중이다. 서울대학교 제어계측공학과를 졸업하고, 2002년에 서울대학교 의용생체공학과에서 박사학위를 받았다. 2002~2005년에 ETRI에서 선임연구원으로 재직했다. 주요 연구 분야는 에너지 수확과 휴먼-컴퓨터 인터페이스, 그리고 바이오 공학을 이용한 적정기술이다. 전북대학교 교수들로 구성된 록밴드 Profs에서 베이스 기타를 맡고 있다. 전북대학교 바이오메디컬공학부 교수로 재직 중이다. 서울대학교 제어계측공학과를 졸업하고, 2002년에 서울대학교 의용생체공학과에서 박사학위를 받았다. 2002~2005년에 ETRI에서 선임연구원으로 재직했다. 주요 연구 분야는 에너지 수확과 휴먼-컴퓨터 인터페이스, 그리고 바이오 공학을 이용한 적정기술이다. 전북대학교 교수들로 구성된 록밴드 Profs에서 베이스 기타를 맡고 있다.
1992년부터 전북대학교 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다. 1984년에 서울대학교 컴퓨터공학부를 졸업하고, 1992년에 KAIST 전산학과에서 박사학위를 받았다. 한국정보과학회 SA(소프트웨어와 응용) 논문지와 한국콘텐츠학회 논문지의 편집위원장을 지냈다. 주요 연구 분야는 기계 학습과 컴퓨터 비전, 패턴인식이다. 저서로는 『IT CookBook, 컴퓨터 비전』(한빛아카데미, 2014년, 대한민국학술원 2015년 ... 1992년부터 전북대학교 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다. 1984년에 서울대학교 컴퓨터공학부를 졸업하고, 1992년에 KAIST 전산학과에서 박사학위를 받았다. 한국정보과학회 SA(소프트웨어와 응용) 논문지와 한국콘텐츠학회 논문지의 편집위원장을 지냈다. 주요 연구 분야는 기계 학습과 컴퓨터 비전, 패턴인식이다. 저서로는 『IT CookBook, 컴퓨터 비전』(한빛아카데미, 2014년, 대한민국학술원 2015년 우수학술도서), 『패턴인식』(교보문고, 2008년, 문화체육관광부 2009년 우수학술도서), 『C 프로그래밍과 스타일링』(교보문고, 2009년), 『컴퓨터 스토리』(교보문고, 2011년), 번역서로는 『앱인벤터2』(한빛아카데미, 2015년)가 있다.
전북대학교 유연인쇄전자공학과 교수 및 로스알라모스연구소-전북대학교 한국공학연구소 연구소장으로 재직 중이다. 경북대학교 기계공학부와 전자전기공학부를 졸업하고, KAIST 항공우주공학과에서 박사학위를 받았다. C 언어 기초, 컴퓨터 프로그래밍의 기초, 데이터 과학 기초 등의 강의로 2018년 전북대 참스승 수업분야 최우수상을 수상했다. 주요 연구 분야는 구조 동역학 및 비파괴 검사다. 전북대학교 유연인쇄전자공학과 교수 및 로스알라모스연구소-전북대학교 한국공학연구소 연구소장으로 재직 중이다. 경북대학교 기계공학부와 전자전기공학부를 졸업하고, KAIST 항공우주공학과에서 박사학위를 받았다. C 언어 기초, 컴퓨터 프로그래밍의 기초, 데이터 과학 기초 등의 강의로 2018년 전북대 참스승 수업분야 최우수상을 수상했다. 주요 연구 분야는 구조 동역학 및 비파괴 검사다.

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본서는 다음과 같이 구성되었습니다.

① 데이터 과학의 시작(1~2장) : 데이터 과학의 개념을 정립하고, 베이스 R과 R 스튜디오로 간단한 데이터를 실제로 다뤄봄으로써 데이터 과학의 세계로 들어갑니다.
② R의 데이터형과 연산(3장) : 변수, 데이터형, 연산자, 벡터, 데이터 프레임, 리스트를 배우며 R의 기본기를 다집니다.
③ 데이터의 취득·정제·가공(4~5장) : 데이터 취득을 위한 파일 읽기와 쓰기, 데이터 정제를 위한 제어문과 결측값·이상값 처리, 데이터 가공을 위한 dplyr 라이브러리 사용법 등을 익힙니다.
④ 데이터 시각화(6장) : 베이스 R과 ggplot2 라이브러리의 시각화 함수를 이용해 데이터를 이리저리 살피며 전체 데이터를 한눈에 직관적으로 알아볼 수 있게 만드는 방법을 익힙니다.
⑤ 모델링과 예측(7~10장) : 7~ 9장에서는 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 모델을 만들고 이 모델로 예측하는 방법을 학습합니다. 10장에서는 모델의 성능을 평가하는 방법과 가장 좋은 모델을 선택하기 위한 기준을 알아봅니다.
⑥ 텍스트 마이닝(11장) : 텍스트 데이터를 처리하는 방법을 익히기 위해 문서 단어 행렬을 구축하고 한국어와 영어에 대한 단어 구름을 그려봅니다.
⑦ 프로젝트(12장) : 지금까지 학습한 전 과정을 구글 플레이 스토어 앱 데이터에 단계별로 적용해봅니다.

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