빅데이터 분석 R과 빅데이터 플랫폼 하둡 개론
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R은 기초통계, 회귀분석, 다변량분석, 비선형 모형, 비모수통계, 시계열분석, 군집분석, 공간통계 등 다양한 통계분석과 기계학습, 딥 러닝, 인공 신경망분석 등 인공지능 분야, 데이터 마이닝, 고객관계 분석, 마케팅 조사 및 분석, 비즈니스 분석, 재무분석 및 예측 등 경영분야 등 많은 분야의 분석 도구를 제공하고 있다. Hadoop은 실시간 데이터 처리를 위한 빅데이터 플랫폼으로 널리 사용되고 있다.
작가정보
류귀열 교수는 서울대학교 자연과학대학 계산통계학과를 졸업하고, 서울대학교 계산통계학과에서 시계열분석으로 박사학위를 받고, 3년간 한국통신 연구소에서 재직하였다. 현재 서경대학교 소프트웨어학과 교수로 재직 중이다.
학위취득 초기에는 통신활성화를 위한 통신정책을 연구하였다가, 이후 20여년 동안은 이와 병행하여 소프트웨어 개발 및 지도에 힘썼다.
최근에는 빅데이터와 딥러닝에 올인하고 있다.
목차
- Chapter 01 R 소개
1절 서론
2절 R 설치하기
3절 R언어 기초
4절 데이터 구조
5절 데이터 입출력
6절 공공데이터 사이트 데이터 받기
연습문제
Chapter 02 데이터분석 기초
1절 RStudio 사용법
2절 기초적 통계분석
3절 기술통계2: 정량적 자료요약
연습문제
Chapter 03 데이터 시각화
1절 ggplot2 패키지를 이용하여 그래프 그리기
2절 ggplot2 환경설정
3절 ggplot2를 이용한 산점도 응용
4절 ggplot2를 이용한 그래프 그리기
연습문제
Chapter 04 확률 입문
1절 확률이란?
2절 확률 계산법칙
3절 조건부 확률
4절 베이즈 정리
5절 이산 확률분포
6절 연속 확률분포
연습문제
Chapter 05 추정 및 검정
1절 표본분포
2절 구간추정
3절 가설검정
연습문제
Chapter 06 분산분석
1절 두 모집단 평균차이(μ1-μ2)에 대한 추정: σ1 과 σ2 를 알고 있을 때
2절 두 모집단 평균차이에 대한 추정과 검정: 대응표본
3절 분산분석
연습문제
Chapter 07 선형회귀분석
1절 단순 선형회귀분석(simple linear regression analysis)
2절 잔차분석을 통한 타당성 검정
3절 중회귀분석(Multiple Regression Analysis)
4절 중회귀모형에서 변수 선택방법
5절 다중공선성 문제(Multicolinearity Problem)
6절 이상치(Outlier) 제거
7절 더미변수를 이용한 회귀분석
8절 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
연습문제
Chapter 08 시계열분석
1절 시계열 패턴
2절 수평패턴 예측
3절 추세패턴 예측
4절 계절패턴 예측
5절 추세와 계절 패턴
연습문제
Chapter 09 분류분석(Classification Analysis)
1절 의사결정나무(Decision Tree)
2절 k-means 분류
연습문제
Chapter 10 리눅스 입문
1절 리눅스(Linux)란?
2절 리눅스 설치: CentOS 리눅스
3절 리눅스의 기본 명령어
연습문제
Chapter 11 하둡
1절 빅데이터란?
2절 하둡의 생태계
3절 자바설치
4절 하둡(Hadoop) 설치
5절 WordCount 실습
6절 완전분산 모드 설치
연습문제
기본정보
| ISBN | 9791166473869 |
|---|---|
| 발행(출시)일자 | 2023년 08월 30일 |
| 쪽수 | 576쪽 |
| 크기 |
205 * 255
* 27
mm
/ 1406 g
|
| 총권수 | 1권 |
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