R은 통계 및 기계 학습을 위한 프로그래밍 언어다. 이 책은 통계, 기계 학습, 프로그래밍의 세 가지 키워드 중 프로그래밍 언어에 중점을 두고 R을 능숙하게 사용하는 방법을 설명한다. 이어서 데이터 시각화, 통계 및 기계 학습에 대한 간결한 이론 설명과 함께 이를 코드로 작성하는 방법을 설명한다.
대부분의 데이터 분석 또는 모델링에서 데이터를 처리하는 과정에 많은 시간과 노력이 소요되며 간단한 프로그래밍 문제에 부딪쳐 진도가 나가지 않는 경우가 종종 있음을 생각해보면 프로그래밍에 중심을 둔 접근 방법이 반드시 필요하다. 또 프로그래밍 측면에서 코드를 다루므로 코드의 수행시간을 중요하게 다룬다. 따라서 더 빠르고 효율적인 분석 방법을 배울 수 있다.

효율적인 데이터 처리와 분석을 위한 R 프로그래밍 실습서!

R 프로그래밍에 능숙해야 더 빠르고 효율적인 분석이 가능하다
데이터 분석 또는 모델링에서 데이터를 조작하고 처리하는 과정에 많은 시간과 노력이 소요되며, 간단한 프로그래밍 문제에 부딪쳐 진도가 나가지 않는 경우도 있다. 이 책은 효율적으로 데이터를 분석할 수 있는 능력을 키울 수 있게 프로그래밍에 중점을 두고 R을 능숙하게 사용하는 방법을 설명한다.

R 기본부터 실제 데이터 분석까지 실습으로 익힌다
쉽게 로딩해서 실행해 볼 수 있는 R의 기본 데이터 셋부터 실제 업무에 적용하기 위한 통계 분석, 데이터 마이닝, 기계 학습에 대한 분석 모델 및 알고리즘과 같은 더 실제적이고 실용적인 예까지 실습을 통해 학습할 수 있다.

저자의 실무와 학습 경험을 통해서 데이터 분석 과정의 다양한 문제를 해결한다
저자가 R을 배우고 활용하면서 답답했던 문제를 해결하기 위해 노력했던 결과가 담겨 있다. 문법도 이해했고 책도 읽었는데 막상 데이터를 갖다놓으면 막막하고, 데이터를 분석하려고 할 때마다 방법을 몰라 구글 검색으로 찾아서 해결했던 바로 그 문제들에 대한 답들이 정리되어 있다.

1장 R 프로그래밍을 위한 환경 준비하기 2장 데이터 타입 3장 R 프로그래밍 4장 데이터 조작 I : 벡터 기반 처리와 외부 데이터 처리 5장 데이터 조작 II: 데이터 처리 및 가공 6장 그래프 7장 통계 분석 8장 선형 회귀 9장 분류 알고리즘 I: 데이터 탐색, 전처리, 모델 평가 방법 설정 10장 분류 알고리즘 II: 기계 학습 알고리즘 11장 타이타닉 데이터를 사용한 기계 학습 실습 참고자료