제 목 : R 고 보 면 쉬운 빅 데이터 와 인공지능 부 제 : 중고 등 학교 창의 적 체험 활동 데이터 분석 교재 지은 이 : 김계철 , 이웅주 , 정명훈 쪽 수 : 244 쪽 판 형 : 46 배 변형 ( 188 * 257 ) 책 값 : 18 , 000 원 펴낸 날 : 2021 년 07 월 26 일 펴낸 곳 : 황소걸음 아카데미 ISBN : 979 - 11 - 86821 - 58 - 9 43310 https : / / book . naver . com / bookdb / book _ detail . nhn ? bid = 20797719 R 고 보 면 쉬운 빅 데이터 와 인공지능 - 데이터 분석 에서 머신 러닝 핵심 개념 학습 - 코딩 수업 을 통한 자기 주도 적 통계 분석 모형 학습 - SNS 을 활용 한 텍스트 분석 활용 공공 데이터 활용 교육 기부 를 통한 사회 적 가치 와 책임 을 실현 하 고 book . naver . comR 고 보 면 쉬운 빅 데이터 와 인공지능 R 스 크 립 및 데이터 파일 . zip 0 . 18 MB 책 소개 - 데이터 분석 에서 머신 러닝 핵심 개념 학습 - 코딩 수업 을 통한 자기 주도 적 통계 분석 모형 학습 - SNS 을 활용 한 텍스트 분석 활용 교육부 가 발표 한 2015 개정 교육 과정 창 의 융합 형 인재 6 가지 핵심 역량 의 세부 적 인 내용 중 합리 적 문제 해결 을 위한 ‘ 지식 정보 처리 역량 ’ 이 포함 되 어 있 다 . 문제 를 합리 적 으로 해결 하 기 위해서 는 논리 적 , 비판 적 사고 능력 이 반드시 필수 적 이 고 이 능력 을 함양 하 기 위해서 데이터 분석 및 활용 교육 은 아주 중요 하 다 . 공공 데이터 활용 교육 기부 를 통한 사회 적 가치 와 책임 을 실현 하 고자 지역 고등학교 와 통계청 이 협약 을 체결 하 고 2019 년 부터 창의 적 체험 활동 데이터 동아리 활동 을 지원 하 기 시작 하 였 다 . 관심 과 열정 이 높 은 학생 들 과 함께 통계 교실 운영 , 공공 데이터 포털 을 활용 한 분석 , 통계 활용 대회 및 데이터 분석 공모전 등 다양 한 활동 을 추진 하 였 다 . 지난 2 년 동안 이루어진 내용 과 경험 들 을 지역 의 한 고등학교 에 만 국한 하 지 않 고 학생 중심 맞춤 형 통계 와 데이터 분석 교재 를 제작 하 여 다른 중 고등학교 학생 들 에게 도 보급 하 는 것 이 더 큰 교육 적 의미 가 있 을 것 이 라는 생각 을 하 게 되 었 다 . “ R 고 보 면 쉬운 빅 데이터 와 인공지능 ” 이 그동안 의 실제 수업 으로 진행 된 내용 을 학생 들 과 공 동 으로 논의 하 면서 만들 어 진 노력 의 결과 이 다 . 학생 들 의 눈높이 에 맞춘 이 교재 가 여러 중고 등 학교 에서 도 많 은 도움 이 되 고 활용 가치 가 높 을 것 이 라 기대 한다 . 지은 이 김계철 ⚫ KDI 국제 정책 대학원 MPM 석사 ⚫ 고려 대학교 경제 통계학 과 박사 과정 수료 ⚫ 국가 공무원 인재 개발 원 데이터 분석 이 러닝 강의 ⚫ 국립 한국 교통 대학교 빅 데이터 및 머신 러닝 강의 ⚫ 저서 로 『 데이터 분석 준 전문가 ( ADsP ) 한 권 으로 끝내 기 』 『 데이터 분석 이웅주 ⚫ 통계청 근무 정명훈 ⚫ 통계청 근무 차례 격려 의 말 추천 의 말 머리말 Part I 빅 데이터 의 이해 … 11 01 빅 데이터 개요 … 12 1 빅 데이터 란 ? … 12 2 빅 데이터 의 출현 배경 … 15 3 데이터 의 이해 … 17 4 빅 데이터 영향 … 22 5 빅 데이터 분석 을 위한 역량 … 23 02 빅 데이터 기술 및 제도 … 25 1 빅 데이터 플랫 폼 … 25 2 빅 데이터 와 인공지능 … 28 Part II 데이터 분석 기획 … 33 01 분석 방안 수립 … 34 1 데이터 분석 기획 … 34 2 분석 문제 정의 … 36 3 데이터 분석 방안 … 39 Part III 통계 기반 데이터 분석 … 45 01 통계 의 기초 및 통계량 … 46 1 기초 적 인 통계 개념 … 46 2 기술 통계 … 52 3 확률분포 … 56 4 표본 분포 … 63 02 추론 통계 … 65 1 점 추정 … 66 2 구간 추정 … 66 3 가설 검정 … 69 03 R 를 활용 한 데이터 분석 … 76 1 R - 언어 소개 및 설치 … 76 2 R 의 기초 … 79 3 통계 분석 을 위한 데이터 변환 … 83 4 기술 통계 … 97 5 교차 분석 … 102 6 T 검정 … 108 7 분산분석 … 116 8 상관분석 … 129 9 회귀분석 … 134 Part IV 머신 러닝 기반 데이터 분석 … 151 1 머신 러닝 의 개요 … 152 2 모형 평가 … 154 3 의사 결정 나무 ( Decision Tree ) … 158 4 랜덤 포레스트 ( Random Forest ) … 166 5 인공 신경망 ( Artificial Neural Network ) … 169 Part V 비정형 데이터 분석 … 173 1 텍스트 마이닝 … 174 2 워드 클라우드 ( Wordcloud ) … 184 3 사회 연결망 분석 ( Social Network Analysis , SNA ) … 188 Part VI 데이터 시각화 기법 과 이해 … 193 1 데이터 시각화 의 중요 성 … 194 2 정보 시각 화 … 196 3 R 을 이용 한 시각화 구현 … 203 부록 1 R 의 설치 … 213 부록 2 R 의 기초 문법 … 223 부록 3 R 관련 Web Site … 239 부록 4 데이터 분석 공모전 목록 … 243