Chapter 01 데이터의 이해
1.1 데이터의 이해
1.2 정보의 이해
1.3 지식의 이해
1.4 데이터베이스 이해
1.5 데이터베이스 활용 분야
연습문제

Chapter 02 빅데이터 개념
2.1 빅데이터 등장 배경
2.2 빅데이터 정의
2.3 빅데이터 역할
2.4 빅데이터 분류
2.5 빅데이터가 만들어 가는 본질적 변화
2.6 빅데이터 분석 기술
2.7 빅데이터가 주는 가치
2.8 빅데이터의 위기와 통제 방안
2.9 빅데이터의 미래
연습문제

Chapter 03. 빅데이터 분석 인사이트와 사이언스
3.1 전략적 분석 인사이트를 위한 데이터 사이언스 필요성
3.2 데이터 사이언스 의미
3.3 데이터 사이언스의 구성 요소
3.4 데이터 사이언티스트 역량
3.5 데이터 사이언티스트가 갖추어야 할 인문학적 사고력
3.6 데이터 사이언스 미래
연습문제

Chapter 04.빅데이터 분석 기획
4.1 빅데이터 분석 기획 개요
4.2 빅데이터 분석 기획 방향
4.3 빅데이터 분석 방법론
4.4 빅데이터 분석 과제 도출
4.5 빅데이터 분석 프로젝트 관리
연습문제

Chapter 05. 빅데이터 분석 마스터플랜과 거버넌스
5.1 빅데이터 분석 마스터플랜
5.2 빅데이터 분석 거버넌스
연습문제

Chapter 06. 빅데이터 분석 기술
6.1 클라우드 컴퓨팅 기술
6.2 하둡 분산처리 기술
6.3 분산 데이터베이스 기술
6.4 빅데이터 수집과 통합 기술
6.5 빅데이터 저장 관리 기술
6.6 빅데이터 처리 기술
6.7 빅데이터 분석 기술
6.8 빅데이터 시각화 기술
연습문제

Chapter 07. R 데이터 분석 환경 구축
7.1 데이터 분석 도구 소개
7.2 R 소개
7.3 R 개발환경 구축
7.4 R 도움말 활용
7.5 R 패키지와 라이브러리 활용
연습문제

Chapter 08. R 프로그래밍 기초
8.1 R 데이터 표현
8.2 R 데이터 구조 활용
8.3 R 프로그래밍 제어문
8.4 R 함수
8.5 R 데이터 마트 구성
연습문제

Chapter 09. R 데이터셋 다루기
9.1 키보드로부터 데이터 직접 입력
9.2 파일에서 데이터 불러오기
9.3 데이터베이스로부터 데이터 읽어오기
9.4 URL 데이터 읽어오기
9.5 웹 크롤링으로 데이터 읽어오기
9.6 공공 포털로부터 데이터 읽어오기
9.7 이미지 데이터 읽어오기
9.8 데이터 저장하기
9.9 R 기본 데이터 살펴보기
9.10 데이터 전처리
연습문제

Chapter 10 R 그래프 시각화
10.1 R 고수준 그래프 함수
10.2 R 저수준 그래프 함수
10.3 iris 데이터셋 시각화
10.4 ggplot2 패키지 시각화
연습문제

Chapter 11 빅데이터 통계 분석
11.1 통계학 개념
11.2 기술 통계량
11.3 표본 통계량
11.4 확률과 확률분포
11.5 추론 통계량
11.6 통계 분석 실무
11.7 상관 분석
11.8 회귀 분석
11.9 다차원 척도 분석
11.10 주성분 분석
11.11 시계열 분석
연습문제

Chapter 12 정형 데이터 마이닝
12.1 데이터 마이닝 개념
12.2 연관 분석
12.3 군집 분석
12.4 로지스틱 회귀 분석
12.5 의사결정 나무 분석
12.6 앙상블 모형
12.7 인공신경망 분석
12.8 빅데이터 딥러닝
연습문제

Chapter 13 비정형 데이터 마이닝
13.1 텍스트 마이닝
13.2 웹 마이닝
13.3 소셜 미디어 마이닝
연습문제