(링철가능) 시대에듀 빅데이터분석기사 실기 R 심화 - 장희선
<TABLE width="100%"><TBODY><TR><TD><IMG align=baseline alt="" src="https://ipx.image-gmkt.com/imageproxy/?src=http%3a%2f%2fybook9070.filelink.cafe24.com%2fcate01%2fa11.jpg&scw=-1&remake=Y" border=0 hspace=0 onerror="this.src='http://ybook9070.filelink.cafe24.com/cate01/a11.jpg'; $(this).attr('onerror','');" > </TD></TR><TR><TD> <FONT size=3><B>발행일/판형/페이지</B></FONT></TD></TR><TR><TD><FONT size=3> 2024.6.20/210*260/1108 </FONT> </TD></TR><TR></TD> </TD></TR><TR><td> <FONT size=4><b><br />도서소개</b></FONT></td></tr> <tr> <td> <div class="wrap"> <div class="container"> <div class="view_section"> <div class="layout_fix"> <div class="left_box"> <div class="view_conts view_detail"> <div class="view_detail editor"> <div class="editor">■ 빅데이터분석기사 시험대비부터 실무활용까지 한 권으로 끝내기 ■ 코드 및 그래프의 쉽고 실감나는 식별을 위한 ALL COLOR 구성 ■ R 초보자들의 이해를 돕는 R 설치, 기본문법 등의 내용 수록 ■ 차근차근 따라하며 익히는 장별 연습문제 + 스스로 실력을 점검하는 종합문제 수록 ■ [부록] R 데이터세트 제공 </div></div></div></div></div></div></div></div> </td> </tr> <tr> <td> <font size="4"><strong>목차</strong></font></td> </tr> <tr> <td> <div class="wrap"> <div class="container"> <div class="view_section"> <div class="layout_fix"> <div class="left_box"> <div class="view_conts view_detail"> <div class="view_detail js_index_top"> <div class="editor"> <div class="js_index_content_wrap" style="-ms-overflow-y: hidden;"> <div class="js_index_content">(1권) ■ 제1과목 R과 데이터 분석 (제1장 R 설치 및 실행) 제1절 R 설치 방법 제2절 R 실행 및 패키지 연습문제 (제2장 R 기본 문법) 제1절 R 기초 제2절 데이터 구조 연습문제 (제3장 R 그래프) 제1절 그래프 함수 및 활용 제2절 데이터 시각화 제3절 고급 그래프 시각화 연습문제 ■ 제2과목 데이터 수집 및 분석 (제1장 데이터 수집과 전처리) 제1절 데이터 수집 제2절 데이터 전처리 연습문제 (제2장 기술통계 분석) 제1절 기술통계와 빈도 분석 제2절 기술통계 기법 연습문제 (제3장 추론통계 분석) 제1절 추론통계 분석 방법 제2절 가설 검정 연습문제 ■ 제3과목 데이터 분석모형 (제1장 상관관계 분석) 제1절 상관관계 분석의 이해 제2절 산점도 및 상관계수 연습문제 (제2장 회귀 분석) 제1절 회귀 분석의 이해 제2절 단순 및 다중회귀 분석 제3절 변수 선택 방법 연습문제 (제3장 로지스틱 회귀 분석) 제1절 로지스틱 회귀 분석의 이해 제2절 로지스틱 회귀모형 연습문제 (제4장 의사결정나무) 제1절 의사결정나무의 이해 제2절 의사결정나무 모형 연습문제 (제5장 인공신경망) 제1절 인공신경망의 이해 제2절 인공신경망 모형 연습문제 (제6장 서포트벡터머신) 제1절 서포트벡터머신의 이해 제2절 서포트벡터머신 모형 연습문제 (제7장 연관성 분석) 제1절 연관성 분석의 이해 제2절 연관성 분석모형 연습문제 (제8장 군집 분석) 제1절 군집 분석의 이해 제2절 군집 분석모형 연습문제 (제9장 K-NN 분류 분석) 제1절 K-NN의 이해 제2절 K-NN 분석모형 연습문제 (2권) ■ 제4과목 고급 데이터 분석모형 (제1장 범주형 자료 분석) 제1절 교차 분석 제2절 피셔의 정확도 검정 제3절 콜모고로프-스미르노프 검정 연습문제 (제2장 다변량 분석) 제1절 그룹 분석 제2절 주성분 분석 제3절 인자 분석 제4절 다차원 척도법 제5절 정준 상관 분석 제6절 판별 분석 연습문제 (제3장 시계열 분석) 제1절 시계열 분석의 이해 제2절 시계열 분석모형 연습문제 (제4장 베이지안 기법) 제1절 베이지안 기법의 이해 제2절 단순 베이즈 분류 분석 연습문제 (제5장 딥러닝 분석) 제1절 딥러닝의 이해 제2절 딥러닝 분석모형 연습문제 (제6장 텍스트 마이닝) 제1절 텍스트 마이닝의 이해 제2절 텍스트 분석 제3절 감성 분석 연습문제 (제7장 앙상블 분석) 제1절 앙상블 분석의 이해 제2절 배깅 및 부스팅 제3절 랜덤포레스트 연습문제 (제8장 비모수 통계) 제1절 비모수 통계 분석의 이해 제2절 가설 검정 연습문제 (제9장 소셜 네트워크 분석) 제1절 소셜 네트워크 분석의 이해 제2절 원-모드 제3절 투-모드 제4절 네트워크 분석 연습문제 ■ 제5과목 데이터 모형 평가 (제1장 분류 분석모형 평가) 제1절 평가 지표 제2절 로지스틱 회귀 분석 제3절 서포트벡터머신 제4절 베이지안 기법 제5절 앙상블 분석 연습문제 (제2장 예측 분석모형 평가) 제1절 평가 지표 제2절 회귀 분석 제3절 의사결정나무 제4절 인공신경망 제5절 시계열 분석 제6절 이항형 변수 예측 연습문제 ■ 단원 종합문제 데이터 전처리 데이터 분석모형 구축 ■ (부록) R 데이터세트 </div></div></div></div></div></div></div></div></div></div> </td> </tr> </tbody></table>