초보 데이터과학자(Data Scientist)를 위한『알찬 R프로그래밍』. 비전공자가 데이터 분석을 시작하는 초심에서부터 원리를 하나하나 깨우치며 단계별 실무 학습단계까지 진행할 수 있도록 기획하고 저술하였다. 실제 경험한 사례를 예제로 제공하여 데이터 수집부터 R 프로그래밍 분석까지 체계적으로 접근했다.

* 머리말. 빅 데이터 전쟁시대, 데이터 과학자의 역할은?
* 이 책의 사용 설명서

CHAPTER 01 데이터와 데이터 분석 개념 그리고 환경
1.1 데이터 개념
1.2 데이터 분석 기술
1.3 빅 데이터 처리 기술
1.4 구글 트렌드 분석을 이용한 빅 데이터 분석
1.5 구글 설문지를 이용한 데이터 수집하기

CHAPTER 02 R 기반 데이터 분석 환경 구축
2.1 R 소프트웨어 설치
2.2 R 프로그램 기본 사용
2.3 RStudio 설치 및 사용
2.4 RStudio 프로젝트 실습

CHAPTER 03 데이터 분석과 R 기초
3.1 데이터 이해하기
3.2 패키지 함수 이해하기
3.3 데이터 저장과 조작
3.4 데이터 시각화 이해하기

CHAPTER 04 벡터와 행렬 조작 및 활용
4.1 벡터 데이터 연산과 조작
4.2 행렬 데이터 연산과 조작

CHAPTER 05 고급 데이터 구조 조작과 활용
5.1 배열 구조와 조작
5.2 리스트 구조와 조작
5.3 데이터 프레임 구조와 조작
5.4 펙터와 테이블 활용

CHAPTER 06 제어문과 사용자 정의 함수 활용
6.1 if문 활용
6.2 다중 if-else문 활용
6.3 for문과 repeat문 활용
6.4 while문 활용
6.5 switch문 활용
6.6 함수 정의 및 활용

CHAPTER 07 데이터 시각화와 그래픽 함수 활용
7.1 그래프 plot 함수 활용
7.2 그래프 curve 함수 활용
7.3 그래프 관련 함수
7.4 실무 데이터 시각화 응용

CHAPTER 08 3D 그래픽과 데이터시각화 함수 활용

CHAPTER 09 R과 데이터베이스 연동
9.1 MySQL 데이터베이스 설치
9.2 MySQL ODBC 다운로드 및 설치
9.3 MySQL 데이터베이스와 R 프로그래밍

CHAPTER 10 R을 활용한 데이터 분석 실무 프로젝트
10.1 비정형 데이터 분석 실무 프로젝트
10.2 정형 데이터 분석을 이용한 지도 그래프 생성 프로젝트

* 부록. 국제적 데이터 분석 관련 자격증
* 찾아보기

[머리말]빅 데이터 전쟁시대, 데이터 과학자의 역할은?세상은 넓고 할 일은 많다. 매년 365일 24시간 똑같은 생활을 하는데, 점점 빠르게 흘러가는 느낌은 왜일까? 아마도 지식의 폭이 점점 넓어지면서 배우고 알아야 할 것이 너무나 많은 세상에 살고 있는 것 같다. 특히 IT기술은 하루가 다르게 발전하고 진화하고 있다. 매년 새로운 기술을 연구하고 강의한다. 데이터 그리고 지식의 발전과 생성은 끝이 없는 것이다. 그래서 너무나 많은 데이터와 지식들이 늘어나고 있다. 하루에 수십 ~ 수백 페타바이트(PB) 정도의 빅 데이터가 생성되는 세상에 우리는 살고 있다. 무엇이 필요한 데이터이고 불필요한 데이터인지 구분하기도 어렵다. 그리고 무엇을 배우고 익혀야 하는지, 어디서 어떻게 찾아야 하는지, 어떤 자료와 기술을 학습해야 하는지 고민스럽다. 이젠 한가지의 전문 지식만을 가지고 살 수 있는 세상은 아니다. 융합적 지식, 그리고 창의적 지식을 요구하는 세상에 우리는 살고 있는 것이다. 최근 풀 스택 개발자(full stack developer)가 많은 인기를 얻고 있는 세상이라고 한다. 창의적 생각부터 아이디어 기획, 설계, 개발, 비즈니스까지 모든 영역에 지식을 보유하고 활용할 수 있는 융합형 인재이다. 필자는 항상 강의를 할 때 학생들이 융합형 인재로서 지식을 보유하기를 원한다. 융합지식 원천기술 중 하나는 바로 데이터 분석 기술이다. 그리고 꼭 필요한 원천기술 학문이라고 자부한다. 데이터는 저장하고 관리하는 목적에서 경제, 군사, 산업, 교육 등 다양한 목적의 활용으로 재탄생하는 중요한 원천 자산이다. 빅 데이터의 시대를 언급한지 겨우 3년째 들어서고 있다. 빅 데이터 기반의 인공지능(AI)의 시대가 도래하였으며, 인간과 인공지능이 지식을 겨루기 시작하였다. 따라서 필자는 처음으로 데이터 과학(data science)에 입문하는 사람에게 빅 데이터 기술에 어려움을 익히는 방법을 제시하기보다, 데이터의 근본 원리를 이해하고 진짜 매력을 스스로 찾아갈 수 있는 발판을 마련해 주어야 한다고 생각한다. 데이터 분석은 원천기술이며, 응용기술이다. 이 세상의 모든 사실을 가상의 세계로 만드는 가장 원천적인 기술단계이다. 세상이 수학의 원리로 돌아가듯이, IT기술의 중심은 데이터 원리로 개발된다고 해도 과언이 아닐 것이다.데이터 분석을 위한 R 프로그램을 학습한다는 것은 지루하고 재미가 없을 수도 있다. 그리고 상당히 광범위한 학습의 범위와 양을 제공하고 있다. R 프로그램의 일부만을 학습하고 데이터 과학자가 되기는 어려울 것이다. 하지만 주식 시장에서도, 부동산 시장에서도, 그리고 모든 회사의 업무에서 데이터 분석의 업무는 상당히 중요하다. 그동안 많은 빅 데이터 관련 서적이 전공자들을 위해 예제 중심의 사례를 많이 소개하고 있다면, 본서는 비전공자가 데이터 분석을 시작하는 초심에서부터 원리를 하나하나 깨우치며 단계별 실무 학습단계까지 진행할 수 있도록 기획하고 저술하였다. 하지만 정작 배운 것으로 무엇을 할 수 있는지, 무언가를 해야 할 때 어떻게 해야 하는지 알기 힘들다. 아직도 작은 물고기를 보고 있는가? 이젠 정보의 바다에서 멋진 항해를 하며 낚시를 하는 방법을 생각하고 알아야 한다. 하나의 작은 물고기에 만족하지 말고, 바다의 세상으로 나아갈 수 있는 지식을 길러나가길 바란다. 집필하는 내내 비전공자들인 학생들에게 데이터 분석의 개념부터 R 문법과 사용방법을 알려주되, 이와 연관한 근본 데이터 과학 원리를 놓치지 않게 해야 한다는 생각을 머릿속에서 떨쳐내지 못했다. 이를 위해 저자가 경험한 실제 사례를 예제로 제공하여 데이터 수집부터 R 프로그래밍 분석까지 체계적으로 접근했다. 또한 실제 R 프로그램으로 무엇을 할 수 있는지 분명히 밝혀 응용으로 나아가는 발판을 마련했다. 따라서 처음 데이터 분석 도구인 R을 시작하는 학습자에게는 많은 도움이 될 것이라고 자부한다. 너무나 많은 데이터 과학의 원천 지식을 모두 담을 수 없는 것이 안타까웠다. 중간 중간 추가적인 팁 정보와 웹 사이트 정보를 많이 추가하여 부가적인 정보를 학습하도록 유도하였고, 더 넓은 세상으로 나아갈 수 있도록 학습 가이드 안에 노력하였다. 책의 지면상 부족한 점은 필자가 직접 운영하고 있는 카페(cafe.naver.com/go2db)에 추가 자료와 최신 기술에 정보를 지속적으로 제공할 예정이다. 또한 작은 지식도 나눌 수 있는 시간을 배려하도록 노력하겠다.

비전공자가 데이터 분석을 시작하는 초심에서부터 원리를 하나하나 깨우치며 단계별 실무 학습단계까지 진행할 수 있도록 기획하고 저술하였다. 실제 경험한 사례를 예제로 제공하여 데이터 수집부터 R 프로그래밍 분석까지 체계적으로 접근했다. 또한 실제 R 프로그램으로 무엇을 할 수 있는지 분명히 밝혀 응용으로 나아가는 발판을 마련했다. 따라서 처음 데이터 분석 도구인 R을 시작하는 학습자에게는 많은 도움이 될 것이다.* STEP 1. 준비학습 : 개념 이해하기(1장)
데이터가 무엇이며, 데이터 분석을 위한 기술은 어떻게 발전해 왔는지에 대한 기본 내용을 다룬다. 데이터 모델의 필요성과 데이터 분석을 위한 통계, 예측, 데이터 마이닝, 기계학습 그리고 빅 데이터 등 데이터 분석이 적용되는 분야의 간단한 내용과 기술의 용어들을 학습한다. 비전공자 혹은 일반인에게는 생소하고 어려운 용어일 수 있으니, 과거에서 현재의 기술이 어떻게 변화되어 왔으며 어디에 적용되어 왔는지 이야기 중심의 흥미를 유발하는 학습으로 진행하기 바란다. 그리고 구글의 트렌드 분석과 온라인 설문지를 이용한 데이터 수집 방법도 직접 체험 학습해 보길 바란다.* STEP 2. 기본학습 : R의 설치와 사용(2~3장)
R 소프트웨어는 무료로 사용할 수 있는 데이터 분석 툴의 한 도구이다. 다른 상용 소프트웨어 도구에 비해서 많은 기능과 패키지 라이브러리를 제공하고 있고, R 소프트웨어의 범용성과 활용성이 좋으며, C, Python, Java와 같은 다른 응용 프로그래밍 언어와 연결성이 좋고, 데이터베이스에 연결하여 데이터를 활용하는 방법도 제공하고 있다. R 소프트웨어 설치와 사용 방법을 직접 학습하길 바란다. * STEP 3. 문법학습 : R의 데이터 구조와 제어문 그리고 함수(4~6장)
R 소프트웨어도 다른 프로그래밍 언어와 유사하게 기본적인 문법과 함수를 제공하고 있다. 특히 R은 함수기반 언어라고 할 정도로 많은 패키지(package)와 라이브러리(library)를 제공하고 있다. 따라서 데이터의 구조 종류와 제어문 그리고 함수의 생성과 사용 방법을 충분하게 학습하고 각 데이터 구조의 특징과 장점을 이해하는 것이 중요하다.* STEP 4. 시각화학습 : R의 2차원 3차원 시각화 기법(7~8장)
R 소프트웨어는 데이터 분석의 결과를 시각화(visualization) 표현하는 2차원, 3차원의 패키지를 다양하게 제공하고 있다. 따라서 데이터 분석의 결과를 막대 그래프, 파이 그래프, 히스토그램 등 2차원의 그래프로 시각화는 다양한 기법을 학습한다. 또한 3차원 그래픽에서는 3차원의 입체적 그래프 시각화를 위해 표면(surface) 그래프, 색상 적용 입체 그래프 등 다양한 예제 중심의 학습을 진행한다.

* STEP 5. 응용학습 : R의 실무적 프로젝트(9~10장)
R은 데이터 분석을 위한 전문적 소프트웨어 툴이다. 데이터 분석을 위한 데이터베이스 활용은 실무적으로 많이 사용하고 있는 기술이며 기존의 데이터를 수집하고 분석하는 중요한 과정중 하나이다. 따라서 MySQL 데이터베이스와의 연결을 이용해 데이터를 추출하고 분석하는 과정을 학습한다. 그리고 비정형 데이터 분석을 통해 워드 클라우드를 생성하는 프로젝트와 지도 그래프를 생성하는 프로젝트를 통해 좀더 실무적인 데이터 분석가가 되기 위한 학습을 진행한다.

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