본 서의 특징은 다음과 같다. 첫째, 1장에서 기초적인 R 프로그래밍과 데이터를 다양한 방법으로 입력받는 기능들을 공부한 다. 특히 실제 데이터를 웹 등에서 크롤링하여 입력받는 방법도 공부한다. 둘째, R의 장점 중의 하나인 데이터를 효과적으로 보여주기 위한 시각화에 대한 설명이 있다. 이를 기반으로 데이터분석의 결과를 시각화할 수 있을 것이며 또한 시각화를 위한 제3자 개발자 의 소프트웨어도 이해할 수 있을 것으로 예상한다. 셋째, 기초통계학 분야를 100% R로 구현하였다. 실제 데이터로 실습함으로써 학습효과를 높 일 수 있을 것으로 기대된다. 넷째, 본서는 기초적인 분석방법에만 국한하지 않고 데이터분석의 핵심적인 응용분야인 회귀 분석을 자세히 설명되어 있다. 또한 실제 데이터를 다양한 방법으로 분석함으로써 분석에 대한 다양한 시각을 가질 수 있을 것이다. 다섯째, 빅데이터 시대에는 자료의 실시간 분석 및 예측이 많이 사용된다. 본 서는 통계학에서 사용되는 예측방법론인 시계열분석을 포함하고 있다. 본 서를 공부하면 기초적인 예측방법론을 이해하고 적용할 수 있을 것이다. 여섯째, 딥러닝의 기초인 분류분석도 포함되어 있다. 본 서를 공부하면 인공지능 분야에서 많 이 사용되는 딥러닝 공부에도 많은 도움이 될 것이다. 일곱째, 빅데이터 시스템에서 채택하고 있는 하둡(Hadoop)에 대해서도 설명이 되어 있다. 이 책을 따라하면 하둡의 작동방법도 이해를 할 수 있다. 하둡은 리눅스에서 구동되기 때문에 이에 필요한 리눅스도 설명되어 있다. 본 서를 공부하면 빅데이터 시스템 기초를 이해하여 계속하여 공부하면 거의 실시간 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

서울대학교 자연과학대학 계산통계학과를 졸업하고, 서울대학교 계산통계학과에서 시계열분석으로 박사학위를 받고, 3년간 한국통신 연구소에서 재직하였다. 현재 서경대학교 소프트웨어학과 교수로 재직 중이다. 학위취득 초기에는 통신활성화를 위한 통신정책을 연구하였다가, 이후 20여년 동안은 이와 병행하여 소프트웨어 개발 및 지도에 힘썼다. 최근에는 빅데이터 시스템구축 및 개발에 올인하고 있다.