Chapter 1 데이터 분석의 이해
1 데이터란?
1-1 데이터의 정의
1-2 데이터 → 정보 → 지식 → 지혜
1-3 빅데이터의 등장
1-4 빅데이터가 만들어 내는 변화
1-5 빅데이터의 활용
1-6 빅데이터와 인공지능
2 데이터 분석이란?
2-1 데이터 과학? 데이터 분석? 데이터 마이닝?
2-2 데이터 분석가와 데이터 과학자
2-3 도메인 지식
3. 데이터 분석의 발달 과정
3-1 통계학의 등장
3-2 사람들이 통계를 어려워하는 이유
3-3 컴퓨터의 등장과 인공지능
3-4 인공지능, 머신러닝 그리고 딥 러닝
4 데이터 분석 과정
4-1 데이터 분석의 결과물
4-2 데이터 분석 과정
5 데이터 분석 가이드 맵
[요약]
[연습문제]
Chapter 2 데이터 분석을 위한 준비
1 데이터 수집
1-1 데이터 수집 방법
1-2 데이터베이스에서의 데이터 수집 방법?SQL
1-3 웹에서의 데이터 수집 방법?웹 크롤링
1-4 API에서의 데이터 수집 방법
2 데이터 셋 준비 시 주의해야 할 점
2-1 분석에 적합한 데이터 형태
2-2 이항 데이터
2-3 범주형 데이터를 수치화시키는 방법?One?Hot Encoding
3 R & RStudio 설치하기
3-1 R이 무엇인가요?
3-2 R의 특징
3-3 R을 배울까요? 파이썬을 배울까요?
3-4 R 설치하기(Windows 기반
3-5 R 설치하기(Mac OS 기반
3-6 RStudio 설치하기(Windows 기반
3-7 RStudio 화면 구성
4 Studio 새 프로젝트 만들기
4-1 새 프로젝트 만들기
4-2 프로젝트 저장하기
4-3 새 소스 탭 추가하기
4-4 소스 파일 불러오기
5 패키지 설치하기
5-1 패키지란?
5-2 패키지 설치하기(인터넷 연결 환경
5-3 패키지 설치하기(Off-Line 환경
