R과 빅데이터의 이해(3판)
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개정판에서는 최근 빅데이터와 인공지능 분야의 기계학습에 대한 중요성을 반영하여 내용을 보완하였다. 모든 학문 분야에 이용되는 빅데이터에 대한 개괄적 이해를 주로 학습하며, 빅데이터 분석도구인 R을 활용하여 실제 데이터를 분석하였다. 교재를 통해 빅데이터의 기초과정 및 비전공자들이 빅데이터 분석 프로그램 언어를 이용하여 각자의 전공분야에 실제 데이터의 기초, 자료입력, 처리, 해석 및 시각화 과정까지 학습하도록 설명하였다.
제 3판에서는 비전공자들을 위해 빅데이터 개요, 빅데이터 수집과 저장, 분석 기술에 대한 내용을 좀 더 쉽게 설명하도록 노력하였으며, R 프로그램을 쉽게 이해할 수 있도록 예제를 보완하였고, 좀 더 시각화를 쉽게 다룰 수 있도록 다양한 예제를 수록하였다. 또한, 빅데이터 분석 및 머신러닝에 해당하는 내용을 좀 더 구체적으로 제시함으로써 비전공자들도 더 다가갈 수 있도록 보충하였다.
본 교재는 3부로 구성하였다. 제1부에서는 빅데이터 활용, 수집과 저장, 빅데이터의 기술과 분석방법 등 빅데이터 기초와 R 프로그램 언어의 이용 방법 등을 기술하였다. 제2부에서는 빅데이터 실전 분석으로 데이터 마이닝 분석과 텍스트 마이닝 분석을 설명하였으며, 특히 머신러닝에 해당하는 의사결정트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등의 분류분석을 다루었다. 제3부에서는 빅데이터와 관련한 개인정보보호와 빅데이터 플랫폼을 구축할 수 있는 전산설계 등을 기술하였다.
제 3판에서는 비전공자들을 위해 빅데이터 개요, 빅데이터 수집과 저장, 분석 기술에 대한 내용을 좀 더 쉽게 설명하도록 노력하였으며, R 프로그램을 쉽게 이해할 수 있도록 예제를 보완하였고, 좀 더 시각화를 쉽게 다룰 수 있도록 다양한 예제를 수록하였다. 또한, 빅데이터 분석 및 머신러닝에 해당하는 내용을 좀 더 구체적으로 제시함으로써 비전공자들도 더 다가갈 수 있도록 보충하였다.
본 교재는 3부로 구성하였다. 제1부에서는 빅데이터 활용, 수집과 저장, 빅데이터의 기술과 분석방법 등 빅데이터 기초와 R 프로그램 언어의 이용 방법 등을 기술하였다. 제2부에서는 빅데이터 실전 분석으로 데이터 마이닝 분석과 텍스트 마이닝 분석을 설명하였으며, 특히 머신러닝에 해당하는 의사결정트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등의 분류분석을 다루었다. 제3부에서는 빅데이터와 관련한 개인정보보호와 빅데이터 플랫폼을 구축할 수 있는 전산설계 등을 기술하였다.
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출판사 리뷰
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목차
목차
1장 빅데이터 개요
2장 빅데이터 활용
3장 빅데이터 수집과 저장
4장 빅데이터 분석 기술과 분석방법
5장 빅데이터 활용도구:R
6장 기술통계분석과 시각화
7장 집단 간 차이분석
8장 예측분석
9장 워드토픽 분석
10장 의사결정트리 분석
11장 랜덤포레스트 분석
12장 서포트 벡터 머신
13장 군집분석
14장 연관규칙분석
15장 빅데이터와 개인정보
16장 빅데이터 전산설계
부록
2장 빅데이터 활용
3장 빅데이터 수집과 저장
4장 빅데이터 분석 기술과 분석방법
5장 빅데이터 활용도구:R
6장 기술통계분석과 시각화
7장 집단 간 차이분석
8장 예측분석
9장 워드토픽 분석
10장 의사결정트리 분석
11장 랜덤포레스트 분석
12장 서포트 벡터 머신
13장 군집분석
14장 연관규칙분석
15장 빅데이터와 개인정보
16장 빅데이터 전산설계
부록
저자
저자
이동수
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