본서는 빅데이터 기술과 인공지능 머신러닝의 이해를 목적으로 하여, R프로그래밍을 활용한 빅데이터 분석에 대한 내용을 담고 있습니다.

본서는 이러한 목적에서 실무에 직접 활용 가능한 수준으로 구성하였습니다.

최근 인공지능 머신러닝 분야에서 R프로그래밍을 활용한 빅데이터 분석이 주요 이슈 중 하나입니다.

기초부터 차근차근 학습하도록 구성하였으며, 이를 통해 여러분들은 소기의 성과를 달성할 수 있습니다.

특히 본서는 초등학생부터 대학생 등의 일반인에 이르기까지 누구나 쉽게 접하여 혼자서도 충분히 학습 가능하도록 현장에서 실습한 내용을 바탕으로 구성하였습니다.

모쪼록 여러분들의 실력향상에 도움이 되기를 바라는 마음입니다.

목차

Ⅰ. 빅데이터 개론
1. 빅데이터 개론 13
01. 빅데이터 패러다임의 전환 14
02. 정보사회의 변화와 빅데이터 80
03. 해외 빅데이터 정책과 사례 (1) 150
04. 해외 빅데이터 정책과 사례 (2) 210
05. 정부의 데이터 정책과 사례 (1) 293
06. 정부의 데이터 정책과 사례 (2) 354
07. 지능정보사회와 데이터 경제 426
08. 복습하기
09. 데이터 기반 사회현안 해결사례와 이슈 494
10. 빅데이터 분석사례 (1) 556
11. 빅데이터 분석사례 (2) 622
12. 데이터기반 미래연구 690
13. 이머징 ICT와 빅데이터 763
14. 데이터 정책의 법과 제도 834


Ⅱ. 머신러닝과 빅데이터 분석
2. 머신러닝과 빅데이터 분석 918
01. 빅데이터 분석 및 머신러닝 개요 918
02. 빅데이터 분석을 위한 R기반 데이터 분석 환경 구축 및 R프로그래밍 기초 968
03. R프로그래밍 : 제어문(조건문, 반복문), 함수 등 1039
04. 통계분석(1) 1095
05. 통계분석(2) 1140
06. 시각화분석 1185
07. 기계학습의 이해 1235
08. 복습하기
09. 지도학습 분석(1) 1276
10. 지도학습 분석(2) 1316
11. 비지도학습 분석(1) 1352
12. 비지도학습 분석(2) 1398
13. 텍스트 마이닝 1441
14. 인공지능을 사용한 데이터 분석 1480

출간 감사인사 1519