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R 기반 데이터 과학
- 글쓴이
- 백영민 저
- 출판사
- 한나래아카데미
- 출판일
- 2018년 5월 15일
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저자
백영민
연세대학교 신문방송학과(현 언론홍보영상학부)에서 학사학위를, 서울대학교 언론정보학과에서 석사학위를 받았으며, 2011년 미국 펜실베니아 대학교 아넨버그 스쿨에서 박사학위를 받았다.
한국과학기술원(K AIST) 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다.
Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Health Communication, PLOS ONE, Amer ican Politics Research, Political Studies, International Journal of Public Opinion Research, Nonprofit Management & Leader sh ip, Jour n al of Social and Per son al Relationships, Jour nal of Lang uage and Social Psychology 등 언론학을 포함 국 내외 다양한 학 문분과 학술지에 현재까지 100편 이상의 학술논문을 출간하
였다.
저술한 책으로는 『R기반 데이터 과학: 타이디버스 접근』, 『R기반 성향점수분석: 루빈 인과모형기반 인과 추론』, 『R을 이용한 결측데이터 분석: 최대우도 및 다중투입 기법을 중심으로』, 『R기반 복합설문 데이터 분석』, 『R를 이용한 텍스트마이닝』, 『R기반 제한적 종속변수대상 회귀모형』, 『R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식 모형 분석』, 『방법론적 사유: 입말로 풀어쓴 사회과학 연구방법론』 등이 있으며, 번역한 책으로는 『국민의 선택: 대통령 선거캠페인 기간에 유권자는 지지후보를 어떻게 결정하는가?』, 『포퓰리즘』, 『소셜미디어와 공익: 가짜뉴스 시대 미디어정책』 등이 있다.
한국과학기술원(K AIST) 조교수를 지내고 현재 연세대학교 언론홍보영상학부 교수로 재직 중이다.
Journal of Communication, Communication Research, New Media & Society, Journal of Broadcasting & Electronic Media, Health Communication, PLOS ONE, Amer ican Politics Research, Political Studies, International Journal of Public Opinion Research, Nonprofit Management & Leader sh ip, Jour n al of Social and Per son al Relationships, Jour nal of Lang uage and Social Psychology 등 언론학을 포함 국 내외 다양한 학 문분과 학술지에 현재까지 100편 이상의 학술논문을 출간하
였다.
저술한 책으로는 『R기반 데이터 과학: 타이디버스 접근』, 『R기반 성향점수분석: 루빈 인과모형기반 인과 추론』, 『R을 이용한 결측데이터 분석: 최대우도 및 다중투입 기법을 중심으로』, 『R기반 복합설문 데이터 분석』, 『R를 이용한 텍스트마이닝』, 『R기반 제한적 종속변수대상 회귀모형』, 『R를 이용한 사회과학데이터 분석: 구조방정식 모형 분석』, 『방법론적 사유: 입말로 풀어쓴 사회과학 연구방법론』 등이 있으며, 번역한 책으로는 『국민의 선택: 대통령 선거캠페인 기간에 유권자는 지지후보를 어떻게 결정하는가?』, 『포퓰리즘』, 『소셜미디어와 공익: 가짜뉴스 시대 미디어정책』 등이 있다.
책 소개
분야대학교재
데이터 관리·분석의 새로운 세계를 보여주는 타이디버스 안내서
타이디버스(tidyverse)란, ‘타이디데이터(tidy data) 형태를 데이터 분석 및 시각화의 표준으로 하는, 데이터 접근법들로 구성된 세계’라고 볼 수 있다. 타이디데이터는 3가지 규칙을 지닌다. ‘① 하나의 변수는 하나의 세로줄을 형성한다. ② 하나의 사례는 하나의 가로줄을 형성한다. ③ 하나의 변수의 종류별로 하나의 표를 형성한다’가 그것이다. 사실 이 3가지 규칙은 그리 놀라운 것은 아니다. 일반적으로 우리가 접하는 데이터는 대개 이 규칙들을 따르기 때문이다. 그러나 문제는 데이터 과학에서 다루는 적지 않은 데이터들이 이 규칙을 전면적으로 혹은 부분적으로 따르지 않은 채 ‘정리되지 않은 데이터(uncleaned data)’ 혹은 ‘지저분한 데이터(messy data)’로 남아 있으며, 그로 인해 실질적인 데이터 분석이 이루어지지 못한다는 점이다.
이 책은 연구자들로 하여금 정리되지 않은 방대한 양의 데이터를 위의 3가지 규칙에 따라 기술통계분석, 모형추정, 분석결과의 시각화를 할 수 있는 형태로 정리하여 타이디데이터 형태로 정리하는 방법을 안내해준다. 아울러 타이디버스 라이브러리의 여러 함수들과 그 활용방법을 소개함으로써 독자들이 효율적·효과적으로 데이터를 관리·분석하고 실질적인 분석결과를 도출할 수 있도록 이끌어준다 !
타이디버스(tidyverse)란, ‘타이디데이터(tidy data) 형태를 데이터 분석 및 시각화의 표준으로 하는, 데이터 접근법들로 구성된 세계’라고 볼 수 있다. 타이디데이터는 3가지 규칙을 지닌다. ‘① 하나의 변수는 하나의 세로줄을 형성한다. ② 하나의 사례는 하나의 가로줄을 형성한다. ③ 하나의 변수의 종류별로 하나의 표를 형성한다’가 그것이다. 사실 이 3가지 규칙은 그리 놀라운 것은 아니다. 일반적으로 우리가 접하는 데이터는 대개 이 규칙들을 따르기 때문이다. 그러나 문제는 데이터 과학에서 다루는 적지 않은 데이터들이 이 규칙을 전면적으로 혹은 부분적으로 따르지 않은 채 ‘정리되지 않은 데이터(uncleaned data)’ 혹은 ‘지저분한 데이터(messy data)’로 남아 있으며, 그로 인해 실질적인 데이터 분석이 이루어지지 못한다는 점이다.
이 책은 연구자들로 하여금 정리되지 않은 방대한 양의 데이터를 위의 3가지 규칙에 따라 기술통계분석, 모형추정, 분석결과의 시각화를 할 수 있는 형태로 정리하여 타이디데이터 형태로 정리하는 방법을 안내해준다. 아울러 타이디버스 라이브러리의 여러 함수들과 그 활용방법을 소개함으로써 독자들이 효율적·효과적으로 데이터를 관리·분석하고 실질적인 분석결과를 도출할 수 있도록 이끌어준다 !
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