R로 쉽게 시작하는 빅데이터 분석 > 전산통계/해석

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R로 쉽게 시작하는 빅데이터 분석 요약정보 및 구매

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    R로 쉽게 시작하는 빅데이터 분석

    9791193205037.jpg

    도서명:R로 쉽게 시작하는 빅데이터 분석
    저자/출판사:이안용 , 박은수/광문각출판미디어
    쪽수:312쪽
    출판일:2023-08-30
    ISBN:9791193205037

    목차
    ■ 머리말

    I. 빅데이터 개요

     01. 4차 산업혁명의 주요 기술
      1 빅데이터
       1) 빅데이터 개요
       2) 빅데이터의 정의
       3) 빅데이터의 특징
      2 인공지능
       1) 인공지능 개요/정의 및 특징
       2) 역사적 고찰

     연습 문제


    II. R 시작하기

     01. R과 R 스튜디오
      1. R 언어
       1) R 언어의 특징
       2) R 스튜디오
      2. 변수, 벡터, 함수의 이해
       1) 변수의 이해와 개념
      3. 팩터와 리스트
       1) 팩터
       2) 리스트
       3) 매트릭스
       4) 데이터 프레임

     02. 데이터 입/출력
      1 R에서 데이터의 입력과 출력
       1) 데이터 입력
       2) print(‌ ) 함수와 cat(‌ ) 함수
      2 제어문과 사용자 정의 함수
       1) 조건문과 반복문
       2) 사용자 정의 함수

     연습 문제


    III. 데이터 탐색

     01. 데이터 분석
      1 단일·다중 변수
       1) 데이터 탐색이란
       2) 탐색적 데이터 분석의 이해
       3) 단일 변수 범주형 데이터 분석
       4) 두 변수의 상관관계
      2 데이터 전처리
       1) 결측값의 처리

     02. 다양한 그래프 작성
      1 다중 상자 그래프와 나무 지도
       1) 월별 기온 변화를 다중 상자 그래프 작성
       2) 나무 지도
      2 방사형 차트와 ggplot
       1) 방사형 차트
       2) ggplot

     연습 문제


    IV. 모델링과 예측 선형 회귀

     01. 모델링
      1 단순 선형 회귀
       1) 모델의 오차 분석
      2 고차 다항식 적용과 분산 분석
       1) ANOVA 함수로 분산 분석
      3 다중 선형 회귀
       1) 다중 선형 회귀
       2) 분석 과정
      4 텍스트 마이닝
       1) Naver News에서 keyword 검색
       2) 단어 구름

     02. 데이터베이스
      1 데이터베이스 시스템
       1) 데이터베이스
       2) 데이터베이스 시스템
      2 데이터 조작하기
       1) RMySQL
      3 CNC 공구 마모도 분석
       1) CNC 밀링머신

     연습 문제


    V. 디지털 영상 처리

     01. 이미지 분석
      1 RGB 색상 분류
       1) 이미지 파일 불러오기
       2) 설정 영역의 색상 분류
      2 이미지 경계 검출
       1) 미분 컨볼루션 커널을 이용한 경계 검출
       2) 프리윗 필터
       3) 소벨 필터
       4) 캐니 에지

     02. OpenCV를 이용한 Webcam 연동
      1 Webcam 연동
       1) 이미지 저장 및 불러오기
       2) OpenCV를 지원하는 다양한 기능
      2 얼굴 인식

     03. R에서 TensorFlow 사용
      1 기본 설치
      2 Mnist 정보 기반 학습을 이용한 이미지 분류

     연습 문제


    VI. 부록
     01. R 설치
     02. R-Studio 설치
     03. 기타 명령어
     04. MariaDB 설치
     05. R에서 챗GPT 사용하기
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