R과 Python을 활용한 데이터분석

"1장 R, Python 소개 및 설치하기
R
1. R 소개
2. R 설치하기
3. RStudio 소개 및 설치
4. 유용한 RStudio 단축키
5. Rtools 소개 및 설치
Python
1. Python 소개
2. 파이썬 설치하기
3. Spyder 소개 및 설치

2장 기본 개념 및 데이터 타입
R
1. 변수
2. 데이터 타입
3. 데이터 타입 변환
4. 연산자
R 연습문제
Python
1. 변수
2. 데이터 타입
3. 데이터 타입 변환
4. 연산자
Python 연습문제

3장 함수와 패키지
R
1. 패키지
2. 함수
R 연습문제
Python
1. 패키지
2. 함수
Python 연습문제

4장 데이터 구조
R
1. 스칼라
2. 벡터
3. 행렬
4. 배열
5. 데이터프레임
6. 리스트
R 연습문제
Python
1. 스칼라
2. 벡터
3. 배열
4. 딕셔너리
5. 데이터프레임
Python 연습문제

5장 데이터 타입별 인덱싱
R
1. 벡터 인덱싱
2. 행렬 인덱싱
3. 데이터프레임 인덱싱
4. 리스트 인덱싱
R 연습문제
Python
1. 벡터 인덱싱
2. 행렬 인덱싱
3. 딕셔너리 인덱싱
4. 데이터프레임 인덱싱
Python 연습문제

6장 데이터 구조별 연산
R
1. 벡터 연산
2. 행렬 연산
R 연습문제
Python
1. 벡터 연산
2. 행렬 연산
Python 연습문제

7장 제어 구조
R
1. 조건문: if, if-else, if-else if-else
2. 반복문: while, for
3. 분기문: next, break
R 연습문제
Python
1. 조건문: if, if-else, if-elif-else
2. 반복문: for, while
3. 분기문: continue, break
Python 연습문제

8장 데이터 읽고 쓰기
R
1. Base R을 이용한 데이터 Import & Export
2. openxlsx 패키지를 이용한 Excel 파일 Import & Export
3. 인코딩 문제와 해결 방안
4. 작업 경로 확인 및 설정
R 연습문제
Python
1. Pandas를 이용한 데이터 Import & Export
2. openpyxl 패키지를 이용한 Excel 파일 Import & Export
3. 인코딩 문제와 해결 방안
4. 작업 경로 확인 및 설정
Python 연습문제

9장 데이터 탐색
R
1. 기본적 데이터 탐색
2. 통계적 데이터 탐색
R 연습문제
Python
1. 기본적 데이터 탐색
2. 통계적 데이터 탐색
Python 연습문제

10장 데이터 정리
R
1. 중복 처리
2. 결측치 처리
3. 데이터 형식 통일
R 연습문제
Python
1. 중복 처리
2. 결측치 처리
3. 데이터 형식 통일
Python 연습문제

11장 데이터 조작
R 1. 순차적 데이터 조작: 파이프 연산자('%〉%')
Python 1. 순차적 데이터 조작: 메서드 체이닝
R 2. 행렬 데이터 조작
Python 2. 행렬 데이터 조작
R 3. 데이터 재구조화
Python 3. 데이터 재구조화
R 연습문제
Python 연습문제

12장 데이터 병합
R
1. join 계열 함수
2. bind 계열 함수
R 연습문제
Python
1. merge 함수
2. concat 함수
Python 연습문제

13장 데이터 집계
R
1. 요약 통계: summarise( )
2. 그룹별 집계: group_by( ) + summarise( )
R 연습문제
Python
1. 요약 통계: agg( )
2. 그룹별 집계: groupby( ) + agg( )
Python 연습문제

14장 문자열 조작
R
1. 문자열 추가 및 제거
2. 문자열 추출
3. 패턴 매칭 함수
4. 문자열 변환 함수
5. 문자열 분할과 결합
6. 문자열 반복
R 연습문제
Python
1. 문자열 추가 및 제거
2. 문자열 추출
3. 패턴 매칭 함수
4. 문자열 변환 함수
5. 문자열 분할과 결합
6. 문자열 포매팅: f-strings
Python 연습문제

15장 시계열 데이터 조작
R
1. 시계열 데이터 생성: seq.Date( )
2. 시계열 인덱싱
3. 시계열 결측치 다루기
4. 시계열 처리 유용한 함수
R 연습문제
Python
1. 시계열 데이터 생성: pd.date_range( )
2. 시계열 인덱싱
3. 시계열 결측치 다루기
4. 시계열 처리 유용한 함수
Python 연습문제"

임상수 서울대학교 농경제학과를 졸업하고 서울대학교에서 경제학 박사학위를 취득하였다. 현재 조선대학교 경제학과 교수로 재직하며 행정안전부 지방교부세위원회위원, 광주광역시 예산성과금심사위원회 위원, 전남도청 정책자문위원회 위원, 지방재정투자심사위원회 위원, 광주전남연구원 자문위원 등을 맡고 있다. 현대경제연구원 실장, 한국지방세연구원 연구위원, 대통령소속 자치분권위원회 전문위원, 대통령직속 국가균형발전위원회 자치분권특별위원회 위원, 행정안전부 지방재정위기관리실무위원회 위원, 국토교통부 부동산서비스산업정책위원회 위원, 광주지방국세청 국세심사위원회 위원, 광주광역시 재정계획위원회 위원장 등을 역임하였다.