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 파싱하
데이터 과학 분야의 전설 해들리 위컴의 대표작
데이터 분석 기법의 바이블!
R로 시작하는 데이터 과학의 여정
이 책은 R을 활용하여 원 데이터로부터 지식과 통찰을 끌어내는, 데이터 과학의 분석 기법을 알려주는 길잡이 책이다. R, RStudio와 R 패키지 모음인 tidyverse를 중심으로, 데이터 분석을 빠르고 능숙하고 재미있게 작업할 수 있도록 설명한다. 데이터 과학의 전반적인 과정을 다루는 동시에 R의 주요 도구들의 사용법도 상세히 설명하고 있어, 처음R을 접하는 독자들도 이 도구들을 사용해, 데이터 과학을 빠르게 수행할 수 있도록 이끌어준다.
데이터 과학자로서 사고하고 문제 해결책을 찾아가는 로드맵
데이터 과학 프로젝트의 전 과정을 단계별로 나누어 각 장마다 예제로 시작한 다음, 각절의 연습문제를 통해 학습한 내용을 확인할 수 있도록 짜여있어, 일련의 과정을 큰 그림으로 이해할 수 있게 돕는다. 이 책은 데이터 과학에 입문하는 이들에게는 훌륭한 안내서가, 이미 어느 정도 알고 있는 이들에게는 그 내용을 체계적으로 정리해 줄 핵심 활용서가 될 것이다.
* 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
