RStudio IDE 쉽게 배우기 - 빠르고 효과적이며 생산적인 데이터 과학을 위한 R 통합개발환경

RStudio IDE 쉽게 배우기 R코드 및 자료.zip

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1. 책 소개
 
데이터 과학을 시작하고 싶지만 빠른 속도를 얻기 위해 어떤 도구에 집중해야 할지 모르는 프로그래머 입문자를 위한 도서
 
* 데이터 과학에 대한 응용성을 높이기 위하여 빠르고 효율적으로 그리고 생산적으로 RStudio IDE를 사용하는 법
* RStudio를 설치하고 첫 번째 Hello World 응용 프로그램을 작성하는 법
* RStudio에 작업흐름을 적용하는 법
* RStudio를 이용해서 코드를 재사용하게 하는 법
* RStudio와 샤이니를 이용해서 데이터를 시각화하는 법
* 자신만의 코드를 디버깅하는 RStudio 사용 법
* CSV, SPSS, SAS, JSON 등의 데이터를 Rstudio로 읽어오는 법

2. 출판사 서평
 
스마트 정보 기술의 발전과 더불어 생활 패턴의 변화로 분석이 필요한 데이터량이 급격하게 증가하고, 데이터 유형도 매우 다양해지면서 기존의 도구만으로 통계적 분석과 확률론적 개념을 이해하는 데 어려움이 있었으나, R과 같은 해석적 프로그램 언어가 적합한 해결책이 되어 다행스럽게 생각한다. 더욱이, 최근에 엄청나게 인기를 끌고 있는 R은 오픈 소스 컴퓨팅 패키지이기 때문에, 쉽게 구할 수 있으며 사용하기에 매우 경제적이라는 점이 매력적이다. 게다가 사용자가 보다 쉽게 직관적으로 R 프로그래밍 언어을 활용할 수 있는 통합개발환경(Integrated Development Environment)을 제공하는 RStudio를 활용하면 마크다운(Markdown), 샤이니(Shiny) 등 다양한 부가 기능들을 실현할 수 있는 장점이있다.
 
RStudio의 부가기능 마크다운을 이용해서 의료 데이터 분석을 통한 재현가능연구(Reproducible Research)에 관심이 많은 역자는 R 프로그래밍을 위한 통합개발환경 RStudio의 매력에 빠져 독자들에게 이 책을 소개할 목적으로 번역을 기획하게 되었다. 이 책은 꾸준히 인기를 누리고 있는 RStudio를 이용해서 데이터 분석의 다양한 확장성을 보여주고 있다. R 언어를 처음 접하는 초보자 또는 어떠한 프로그래밍 경험이나 데이터 분석 지식을 갖지 못한 독자를 대상으로 하며, 독자가 딥러닝 또는 머신러닝을 구현하는 데이터 과학자가 되고자 할 때 훌륭한 안내서가 될 것이다. 1장부터 4장에서는 RStudio를 설치한 다음 인터페이스를 파악하며, 프로젝트 생성을 통하여 기초적인 프로그램을 작성할 수 있는 능력을 터득한다. 그리고 재현가능한 분석(5장), 필수 R 패키지(6장), 데이터 시각화(7장), R 마크다운(8장), 샤이니 R 대시보드(9장)를 배우며, 10장에서 사용자가 R 패키지를 제작하는 방법, 11장에서 Git 같은 코드 도구를 이용해서 소스를 관리하는 방법, 그리고 12장에서 R 프로그래밍을 배우게 된다.
 
3. 지은이
 
Matthew Campbell
Matthew Campbell은 15년 동안 교육심리학, 심리측정학, 그리고 다른 연구 분야에 대한 데이터 문제를 수행했던 데이터 과학자이다. Matt는 데이터로 이야기를 만들고, 분석에 도움이 되는 통찰력을 얻고, 기업의 문제를 해결하기 위해 그가 사용한 기술에 열정적이다. 그는 Phoenix 대학에서 정보시스템관리 석사 학위를 받았으며 Pennsylvania 주립 대학에서 심리학 학사 학위를 받았다. Matt는 모바일 앱개발과 관련하여 4권의 도서를 저술하였으며, 코딩 과정을 운영하고 있으며, 대규모 연구 프로젝트에 참가하고 있다.
 
 
 
4. 옮긴이
 
오승교
중앙대학교에서 공과대학 화학공학과전공 학사 학위를 취득하였고, 미국 사우스플로리다대학교에서 화학공학전공 공학석사와 공학박사 학위를 취득하였다. 1993년부터 건양대학교 화학공학과 교수로 근무하였으며, 2012년부터 지금까지 제약생명공학과 교수로 근무하고 있다.
25년 이상 물리화학, 열역학, 플랜트디자인 등을 강의하면서 대부분의 공학전공 학생들이 수학 문제 해결 능력의 부족으로 강의에 대한 이해가 떨어지는 것에 안타까움을 느끼고 이에 도움이 되고자 공학용 전문 서적의 집필 및 번역 등 다양한 활동을 하고 있다.
《R과 함께 하는 수치해석》(한나래출판사, 2019)을 집필하였으며, 번역한 도서로는 《약학수학》(신일북스, 2014), 《화학수학》(사이플러스, 2016), 《약학열역학》(신일북스, 2017),《R 통계 프로그래밍 교과서》(황소걸음, 2020)이 있다. Matlab을 대신하는 오픈소스 프로그래밍 언어 Scilab의 공식 사이트에 게재된 “Scilab for the Beginners”가 있다.
수학과 공학은 별개가 아니라 함께 어울릴 때 참다운 진리를 파악할 수 있다는 신념을 가지고, 공학 전공자를 위한 화합물의 물리·화학적 성질을 예측하는 R 프로그래밍 개발을 계획 중에 있다.
 
 
5. 차례
 
역자 서문
저자 소개
이 책을 검토한 전문가에 대하여
 
1장. RStudio 설치하기
R 설치하기
Mac에서 R 설치하기
Windows에서 R 설치하기
Linux에서 R 설치하기
Mac에서 Git 설치하기
Windows에서 Git 설치하기
Linux에서 Git 설치하기
RStudio 설치하기
RStudio 설치 확인
 
 
2장. Hello World
대화형 R 콘솔창
벡터
Hello World
터미널(Terminal)
환경(Environment)
데이터 가져오기
데이터 세트
기록(History)
연결(Connections)
결론
 
3장. RStudio 둘러보기
파일, 플롯, 패키지, 도움말 및 뷰어 창
파일(Files)
플롯(Plot)
패키지(Packages)
도움말(Help)
뷰어(Viewer)
결론
 
4장. RStudio 프로젝트
RStudio 프로젝트 생성하기
프로젝트 유형
RStudio 프로젝트 둘러보기
결론
 
5장. 재현 가능한 분석
데이터세트 정리하기
Life Expectancy 데이터 가져오기
RStudio 프로젝트에 데이터세트 추가하기
R 코드 파일
데이터 탐구
데이터 프레임 요약하기
결론
 
6장. 필수 R 패키지: Tidyverse
R 패키지
Tidyverse
magrittr
tibble
dplyr
SQL같은 Join 동사
stringr
결론
 
7장. 데이터 시각화
ggplot2
htmlwidgets
r2d3
결론
 
8장. R Markdown
R Markdown 문서
R Markdown 예제
R Markdown의 재현성
결론
 
9장. 샤이니 R 대시보드
새로운 샤이니 앱
샤이니 이해하기
사용자 인터페이스
서버
앱
샤이니 앱 조율하기
결론
 
10장. 사용자 R 패키지 제작
사용자 R 패키지 사례
새로운 사용자 R 패키지 제작
hello.R
DESCRIPTION
hello.RD
R 패키지 빌드
R 패키지 문서화
R 패키지에 데이터 세트 추가
코드 완성
결론
 
11장. 코드 도구
소스 관리 통합
Git 설정
디버거
추가 코드 도구
결론
 
12장. R 프로그래밍
객체
필수 클래스 유형
흐름 제어
함수
JSON 데이터 불러오기
결론