R로 쉽게 시작하는 빅데이터 분석
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9791193205037
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| Publication Date | 2023/08/30 |
| Pages/Weight/Size | 188*257*30mm |
| ISBN | 9791193205037 |
| Categories | IT 모바일 > OS/데이터베이스 |
Description
이 책은 빅데이터를 분석하기 위한 기초부터 R을 이용하여 DB 데이터 연계 및 영상 처리 분석에 대해서 설명하고 있다. 1장에서는 빅데이터 분석을 하기 이전에 4차 산업혁명에서 빅데이터 분석의 필요성에 대해서 알아보고, 2장에서는 빅데이터 분석을 하기 위한 분석 프로그램으로 R에 대한 사용법에 대해서 다루었다. 3장에서는 데이터 전처리 과정의 필요성과 중요성에 대한 설명과 데이터 시각화하는 부분에 대해서 다루었다. 4장에서는 빅데이터를 이용한 모델링과 데이터베이스를 연계하는 방법에 대해서 설명하였으며, 자동화 공정에 적용되는 예제를 통해서 빅데이터 분석에 대한 이해를 돕고 있다. 5장에서는 비정형 데이터인 이미지에 대한 분석을 하기 위해서 색상 분류, 경계 검출 그리고 OpenCV를 이용한 얼굴 인식에 대해서 다루고 있으며, tenserflow를 연동하여 MNIST 이미지를 기반으로 머신러닝을 학습하여 이미지 분류에 대해서 설명하였다.
Contents
머리말
I. 빅데이터 개요
01. 4차 산업혁명의 주요 기술
1 빅데이터
1) 빅데이터 개요
2) 빅데이터의 정의
3) 빅데이터의 특징
2 인공지능
1) 인공지능 개요/정의 및 특징
2) 역사적 고찰
연습 문제
II. R 시작하기
01. R과 R 스튜디오
1. R 언어
1) R 언어의 특징
2) R 스튜디오
2. 변수, 벡터, 함수의 이해
1) 변수의 이해와 개념
3. 팩터와 리스트
1) 팩터
2) 리스트
3) 매트릭스
4) 데이터 프레임
02. 데이터 입/출력
1 R에서 데이터의 입력과 출력
1) 데이터 입력
2) print( ) 함수와 cat( ) 함수
2 제어문과 사용자 정의 함수
1) 조건문과 반복문
2) 사용자 정의 함수
연습 문제
III. 데이터 탐색
01. 데이터 분석
1 단일·다중 변수
1) 데이터 탐색이란
2) 탐색적 데이터 분석의 이해
3) 단일 변수 범주형 데이터 분석
4) 두 변수의 상관관계
2 데이터 전처리
1) 결측값의 처리
02. 다양한 그래프 작성
1 다중 상자 그래프와 나무 지도
1) 월별 기온 변화를 다중 상자 그래프 작성
2) 나무 지도
2 방사형 차트와 ggplot
1) 방사형 차트
2) ggplot
연습 문제
IV. 모델링과 예측 선형 회귀
01. 모델링
1 단순 선형 회귀
1) 모델의 오차 분석
2 고차 다항식 적용과 분산 분석
1) ANOVA 함수로 분산 분석
3 다중 선형 회귀
1) 다중 선형 회귀
2) 분석 과정
4 텍스트 마이닝
1) Naver News에서 keyword 검색
2) 단어 구름
02. 데이터베이스
1 데이터베이스 시스템
1) 데이터베이스
2) 데이터베이스 시스템
2 데이터 조작하기
1) RMySQL
3 CNC 공구 마모도 분석
1) CNC 밀링머신
연습 문제
V. 디지털 영상 처리
01. 이미지 분석
1 RGB 색상 분류
1) 이미지 파일 불러오기
2) 설정 영역의 색상 분류
2 이미지 경계 검출
1) 미분 컨볼루션 커널을 이용한 경계 검출
2) 프리윗 필터
3) 소벨 필터
4) 캐니 에지
02. OpenCV를 이용한 Webcam 연동
1 Webcam 연동
1) 이미지 저장 및 불러오기
2) OpenCV를 지원하는 다양한 기능
2 얼굴 인식
03. R에서 TensorFlow 사용
1 기본 설치
2 Mnist 정보 기반 학습을 이용한 이미지 분류
연습 문제
VI. 부록
01. R 설치
02. R-Studio 설치
03. 기타 명령어
04. MariaDB 설치
05. R에서 챗GPT 사용하기
I. 빅데이터 개요
01. 4차 산업혁명의 주요 기술
1 빅데이터
1) 빅데이터 개요
2) 빅데이터의 정의
3) 빅데이터의 특징
2 인공지능
1) 인공지능 개요/정의 및 특징
2) 역사적 고찰
연습 문제
II. R 시작하기
01. R과 R 스튜디오
1. R 언어
1) R 언어의 특징
2) R 스튜디오
2. 변수, 벡터, 함수의 이해
1) 변수의 이해와 개념
3. 팩터와 리스트
1) 팩터
2) 리스트
3) 매트릭스
4) 데이터 프레임
02. 데이터 입/출력
1 R에서 데이터의 입력과 출력
1) 데이터 입력
2) print( ) 함수와 cat( ) 함수
2 제어문과 사용자 정의 함수
1) 조건문과 반복문
2) 사용자 정의 함수
연습 문제
III. 데이터 탐색
01. 데이터 분석
1 단일·다중 변수
1) 데이터 탐색이란
2) 탐색적 데이터 분석의 이해
3) 단일 변수 범주형 데이터 분석
4) 두 변수의 상관관계
2 데이터 전처리
1) 결측값의 처리
02. 다양한 그래프 작성
1 다중 상자 그래프와 나무 지도
1) 월별 기온 변화를 다중 상자 그래프 작성
2) 나무 지도
2 방사형 차트와 ggplot
1) 방사형 차트
2) ggplot
연습 문제
IV. 모델링과 예측 선형 회귀
01. 모델링
1 단순 선형 회귀
1) 모델의 오차 분석
2 고차 다항식 적용과 분산 분석
1) ANOVA 함수로 분산 분석
3 다중 선형 회귀
1) 다중 선형 회귀
2) 분석 과정
4 텍스트 마이닝
1) Naver News에서 keyword 검색
2) 단어 구름
02. 데이터베이스
1 데이터베이스 시스템
1) 데이터베이스
2) 데이터베이스 시스템
2 데이터 조작하기
1) RMySQL
3 CNC 공구 마모도 분석
1) CNC 밀링머신
연습 문제
V. 디지털 영상 처리
01. 이미지 분석
1 RGB 색상 분류
1) 이미지 파일 불러오기
2) 설정 영역의 색상 분류
2 이미지 경계 검출
1) 미분 컨볼루션 커널을 이용한 경계 검출
2) 프리윗 필터
3) 소벨 필터
4) 캐니 에지
02. OpenCV를 이용한 Webcam 연동
1 Webcam 연동
1) 이미지 저장 및 불러오기
2) OpenCV를 지원하는 다양한 기능
2 얼굴 인식
03. R에서 TensorFlow 사용
1 기본 설치
2 Mnist 정보 기반 학습을 이용한 이미지 분류
연습 문제
VI. 부록
01. R 설치
02. R-Studio 설치
03. 기타 명령어
04. MariaDB 설치
05. R에서 챗GPT 사용하기