[빅데이터 분석을 위한 R 프로그래밍]은 통계 분석이 필요한 사람과 빅데이터, 데이터 과학 분야로 진출하고 싶은 독자들을 위해 실전에 바로 응용 가능한 실무 예제와 상세한 설명을 곁들인 책이다. 책은 초보자들이 중간에 포기하지 않고 잘 마무리할 수 있도록 실습을 중심으로 구성하였다.

R 학습방법
R 스터디 로드맵

Chapter 1 R 기본 패키지
01 개요
02 R의 역사와 기능
03 설치 및 시작하는 방법
04 기본적인 사용 방법
05 기본적인 데이터 타입
06 데이터의 저장하기와 불러오기

Chapter 2 R 프로그래밍
01 개요
02 함수
03 조건문
04 반복문
05 연산자와 인덱스
06 추가적인 기능들

Chapter 3 R 그래픽
01 개요
02 화면을 분할하는 방법
03 그래프 그리는 방법(산포도)
04 그래프 그리는 방법(막대 그래프)
05 그래프 그리는 방법(점 그래프)
06 그래프 그리는 방법(히스토그램)
07 그래프 그리는 방법(파이 그래프)
08 그래프 그리는 방법(상자모양 차트)
09 그래프에 필요한 추가적인 기능들
10 다양한 그래프 종류의 소개
11 3차원 그래프
12 그래픽용 패키지 사용

Chapter 4 R 통계
01 개요
02 통계 분석의 전체범위
03 데이터 분석 과정
04 통계 분석
05 데이터 분석에 사용되는 중요기법

Chapter 5 R 응용
01 개요
02 시뮬레이션
03 소셜네트워크 분석
04 의사결정 트리
05 워드 클라우드
06 몬테카를로 시뮬레이션

Chapter 6 R 사용을 위한 Tip
01 개요
02 일반적인 명령어
03 데이터 처리
04 데이터를 그래프로 표현하는 방법
05 R을 활용하는 도구
06 R 명령어 정리

■ 책 소개
데이터 과학자와 통계 분석자를 위한 입문서
실전에 바로 응용 가능한 실무 예제와 상세한 설명이 책은 통계 분석이 필요한 사람과 빅데이터, 데이터 과학 분야로 진출하고 싶은 열혈 독자들을 위한 것으로, 상세한 수식이나 논리보다는 어떻게 활용해야 하는지에 중점을 두고 있으며, 초보자들이 중간에 포기하지 않고 잘 마무리할 수 있도록 실습을 중심으로 구성하였다.R은 다음과 같은 경우에 주로 사용된다.ㆍ 업무상 통계 분석이 필요한 경우
ㆍ 데이터의 특성을 파악하고 어떻게 진행할 것인지에 대한 방향을 탐색하는 경우
ㆍ 시각화에 기반을 둔 통계 분석 리포트를 작성하는 경우
ㆍ 복잡한 데이터 조작 및 분석 과정을 프로그램하는 경우
ㆍ 신경망, 시뮬레이션, 기계 학습 등에 관한 연구를 하는 경우이 책은 경영학이나 인문학을 전공한 사람이 데이터 분석 및 통계에 관한 공부를 하는 데에 많은 도움이 되는 교재라고 할 수 있다. 이 책을 모두 읽고 나면 ‘데이터 분석’과 ‘통계 분석’이라는 단어의 의미를 명확히 구별할 수 있게 될 것이다. 이와 아울러 R이라는 좋은 도구를 사용할 수 있는 능력도 갖추게 될 것이다.■ 출판사 서평R에 대한 관심이 증대되고, 배우고자 하는 사람이 늘어갈수록 피해갈 수 없는 질문은 “어떻게 하면 R을 빠르고 효과적으로 배울 수 있는가?”이다.R은 통계와 스크립트 언어를 기반으로 다양한 기능과 응용을 무료로 제공하는 제품이라고 설명할 수는 있지만, 기능과 응용이 다양한 만큼 어디에서부터 공부해야 할지 정확한 답을 찾기 어렵다. 이런 점이 통계나 컴퓨터에 익숙하지 않은 일반인들이 R을 쉽게 접근할 수 없는 제품의 이미지를 가지게 하고 있다. 이런 점을 극복하고 일반인들이 R을 쉽게 배워서 활용할 수 있도록 하자는 취지에서 이 책이 기획되었다. 독자보다 먼저 R을 공부해본 선임자로서 R을 공부하는 방법에 대한 나의 생각은 다음과 같다.● R 기본 패키지에 필요한 기능을 추가하여 사용하는 구조로 되어 있다.
이때, 추가되는 패키지는 R 기본 패키지에서 제공하는 기본 기능과 명령어를 동일하게 사용하게 된다. 그러므로 기본 패키지에서 제공하는 공통 기능 부분을 정확히 이해하는 것이 중요하다.
● R 기본 패키지는 다음과 같이 이루어진다.
- R 기본 사용법, 명령어, 처리 절차
- 기본적인 자료형의 정의 및 사용
- 배치 모드를 확대한 프로그램 기능
- 그래픽 기능
- 통계 기능
● R 기능이 추가되는 부분을 선택하여 설치하는 것으로 매우 다양하며, 계속 보완되고 확장되고 있다.
- R 그래픽/통계 기능을 보다 멋지고 다양하게 하는 부분
- 대용량 데이터 분석을 위한 기능 부분
: 데이터 조작 및 생성 기능, 의사결정 트리, 회귀, 클러스터링, 군집, 팩터, 시계열, 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 등