실무 빅데이터 분석을 위한 SQL과 R의 활용 CAMP
머리말
시작하기 전에
0.1
데이터를 다루는 것
0.2
준비된 데이터
0.3
R과 Rstudio
0.4
git과 github
0.5
사용할 데이터베이스
0.6
환경 통일을 위한 도구 도커
0.7
정보
1
RStudio에 사용하기 좋은 기능 소개
1.1
RStudio 소개
1.1.1
IDE 란
1.1.2
Rstudio
1.1.3
다른 IDE 소개
1.2
구조와 기능들
1.2.1
source 창
1.2.2
console 창
1.2.3
environment 창
1.2.4
help 창
1.3
프로젝트와 버전관리
1.3.1
폴더와 프로젝트
1.3.2
버전관리도구 git
1.3.3
github
1.3.4
github과 패키지 생태계
1.4
도움말
2
대부분의 에러 문제를 해결할 수 있는 기초 자료형에 대한 이해
2.1
기초 자료형
2.1.1
논리형 logical
2.1.2
숫자형 numeric
2.1.3
글자형 character
2.2
벡터
2.2.1
하나의 기초 자료형만으로 구성된 1차원 데이터 집합
2.2.2
vector에서 일부 데이터 불러오기
2.3
메트릭스
2.3.1
vector의 2차원 확장
2.3.2
matrix에서 일부 데이터 불러오기
2.4
팩터
2.4.1
명목형 변수
2.5
리스트
2.5.1
다른 종류의 자료형들이 함께
2.5.2
리스트의 일부 데이터 불러오기
2.6
데이터프레임
2.6.1
사람이 이해하기 쉬운 자료형
2.6.2
순서에 대해 작업하기
2.7
날짜
3
단순 반복 업무를 위한 for문과 apply류 맛보기
3.1
조건문
3.1.1
if
3.1.2
else
3.1.3
ifelse
3.1.4
try
3.2
반복문
3.2.1
repeat
3.2.2
break
3.2.3
while
3.2.4
for
3.2.5
next
3.3
apply류의 함수들
3.3.1
apply
3.3.2
apply-family
4
데이터 원본/의존성의 개념과 SQL 문법 익히기
4.1
사전 준비
4.1.1
mariaDB 설치
4.1.2
GUI 툴 설치
4.2
데이터를 바라보는 시선
4.2.1
데이터 원본
4.2.2
데이터 의존성
4.3
기본 SQL 문법
4.3.1
CRUD와 데이터베이스
4.3.2
Read 문법
4.3.3
Join
4.3.4
실습
5
tidy data 개념과 dplyr+tidyr로 데이터 다루기
5.1
단정한 데이터
5.2
dplyr + tidyr
5.2.1
pipe 연산자 %>%
5.2.2
dplyr 명령어 소개
5.2.3
tidyr 명령어 소개
5.2.4
dplyr과 join {#dplyr&join}
5.2.5
dplyr과 SQL
5.3
data.table
6
보고용 차트를 위한 ggplot2 사용하기
6.1
ggplot2
7
정기 보고서 자동 작성을 위해 knitr로 문서화하고 스케줄러로 자동화하기
7.1
Markdown 문법
7.1.1
마크다운이란
7.1.2
문법 소개
7.2
Rmd 양식으로 문서 작성
7.2.1
R code 실행 결과
7.2.2
YAML 해더를 이용한 출력물
7.3
스케줄러
7.3.1
windows 작업 스케줄러
7.3.2
linux 작업 스케줄러
7.4
bookdown
8
shiny 패키지를 활용한 인터렉티프 웹 만들기
8.1
shiny
8.1.1
shiny의 화면
8.1.2
shiny의 서버
8.1.3
shiny의 입출력
8.1.4
shiny의 배포
8.2
shiny의 입출력
8.2.1
output$
8.2.2
render*({})
8.2.3
input$
8.2.4
shiny 앱 작성 구조
8.2.5
반응형 함수들
8.3
encoding 문제
8.4
shiny가 지원하는 js 패키지들의 활용
8.4.1
지도를 지원하는 leaflet
8.4.2
마우스 이벤트를 추가적으로 지원하는 ggiraph
8.4.3
상호작용 network 화면을 만드는 visNetwork
8.4.4
dashboard를 shiny로 만들어 보자 shinydashboard
마치며
실무 빅데이터 분석을 위한 SQL과 R의 활용 CAMP
마치며
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