=======================
01 Devenir analyste de données
=======================

01-1 Devenir un analyste de données compétitif
01-2 Création d'un environnement d'analyse de données
01-3 Exécution d'un script R
01-4 Aperçu du processus de mise en œuvre du projet

==========================
02 Choses à savoir avant de collecter des données
==========================

02-1 Où puis-je trouver les données ?
02-2 Obtention d'une clé d'authentification API
02-3 Demande de données à l'API
02-4 Vérification de la réponse de l'API

=========================
03 Collecte de données : Création d’un robot d’exploration d’API
=========================

03-1 Se préparer à ramper : que faut-il préparer ?
03-2 Création d'une liste de demandes : Comment demander des matériaux ?
03-3 Construction d'un robot d'exploration : collecte automatique de données
03-4 Organisation des données : Intégration des données

=====================
04 Prétraitement : Préparer les données de manière appropriée
=====================

04-1 Supprimer les informations inutiles
04-2 Élagage des données élément par élément
04-3 Sauvegarde des données prétraitées

==========================
05 Géocodage avec l'API Kakao Map
==========================

05-1 Préparation au géocodage
05-2 Géocodage pour convertir les adresses en coordonnées

=======================
06 Création d'un cadre de données géographiques
=======================

06-1 Système de coordonnées et format des données géographiques
06-2 Combinaison d'adresses et de coordonnées
06-3 Création d'un cadre de données géographiques

==========================
07 Visualisation du sujet d'analyse sur une carte
==========================

07-1 Quel est le quartier le plus cher ?
07-2 Quels sont les endroits les plus en vogue ces jours-ci ?
07-3 Notre quartier est-il plus cher que le quartier voisin ?

=================
08 Analyse statistique et visualisation
================

08-1 Extraction des données de la seule région d'intérêt
08-2 Fonction de densité de probabilité : Les appartements dans cette zone sont-ils chers ?
08-3 Analyse de régression : De combien cette zone augmentera-t-elle en un an ?
08-4 Analyse en composantes principales : Quelles sont les caractéristiques de chaque complexe dans ce quartier ?

===============
09 Premiers pas avec SHINee
===============

09-1 Première rencontre avec SHINee
09-2 Entrée et sortie
09-3 Création d'une application Web réactive
09-4 Définition de la mise en page

==============================
10 Développement d'applications d'analyse de données
==============================

10-1 Création d'une carte réactive
10-2 Création d'une application cartographique
10-3 Remplissage de l'application de carte réactive
10-4 Création d'une demande de transaction immobilière pour un appartement à Séoul

====================
11 Déploiement de l'application
====================

11-1 Préparation de la distribution
11-2 Déploiement sur Shiny Cloud
11-3 Utilisation de l'application

==========================
12 cas d'utilisation des applications Shiny
==========================

12-1 Analyse de la corrélation des prix des appartements
12-2 Comparaison des corrélations entre les régions
12-3 Analyse de la survenue des séismes
12-4 Analyse de l'accessibilité aux cafés

======================
[Présentation des gagnants du concours]
Étude de cas d'analyse des données des cartes de transport
======================

1.
Introduction au projet de proposition d'itinéraire optimal pour les bus urbains
2.
Prétraitement des données 1 : Informations régionales
3.
Prétraitement des données 2 : Données des cartes de transport
4.
Analyse de base 1 : Utilisation par itinéraire et fuseau horaire
5.
Analyse de base 2 : Caractéristiques de mobilité par district d’agrégation
6.
Analyse du flux de circulation 1 : Heures de trajet domicile-travail
7.
Analyse du flux de circulation 2 : Heures hors trajets domicile-travail
8.
Analyse complète
Recherche

==========
Caractéristiques de ce livre
==========

- Vous pouvez immédiatement mettre en pratique l'expérience acquise grâce à la formation pratique sur des projets ayant remporté des prix lors de concours ou ayant été sélectionnés pour des projets nationaux, que ce soit pour préparer des concours ou pour votre propre travail.
- Vous pouvez naturellement apprendre les packages R essentiels et diverses techniques d'analyse en pratiquant l'ensemble du processus d'un projet d'analyse de données.
- Ce cours vous aidera à accroître votre compétitivité en abordant non seulement l'analyse et la visualisation des données, mais aussi la manière de créer et de déployer des applications web avec Shiny.
- L'intégralité du cours pratique est dispensée sous forme de cours vidéo avec l'auteur (mis à jour de manière séquentielle).
- Nous fournissons un tableau de progression de cours sur 15 leçons pour vous aider à créer un plan de cours ou pour aider les autodidactes à élaborer des plans et à suivre leur progression.

- Des experts en analyse de données et des bêta-testeurs ont vérifié l'intégralité du cours et du code source avec les dernières versions des outils de développement.

▶ Apprenez des méthodes d'analyse de données qui optimisent les performances à l'ère du Big Data !
Ce livre développe votre capacité à lire et à comprendre les données en vous enseignant étape par étape l'ensemble du processus d'analyse des données.
Nous couvrons l'intégralité du processus en détail, de la collecte et du prétraitement à l'analyse statistique, la visualisation, le développement d'applications web et le déploiement, afin que vous puissiez développer des compétences en analyse de données au niveau requis sur le terrain.

▶ Apprenez grâce à des « projets de haut niveau » sélectionnés pour des concours et des projets de soutien nationaux !
L'« analyse des transactions immobilières d'appartements » présentée dans cet ouvrage a été sélectionnée pour le programme de démarrage préliminaire du ministère des PME et des Startups, et l'« analyse de corrélation des appartements » a été sélectionnée pour le projet de soutien aux nouveaux chercheurs de SH.
De plus, le projet « Proposition d'itinéraire de bus optimal » a remporté le concours d'analyse de données LH.
Obtenez un avantage concurrentiel grâce à une expérience de projet de haute qualité reconnue par l'industrie.

▶ Apprenez-en davantage sur des sujets étroitement liés à la vie quotidienne, tels que les prix du logement, les transports et l'analyse des quartiers commerciaux, de manière ludique !
Nous abordons des sujets étroitement liés à la vie quotidienne, tels que les transactions immobilières réelles, les séismes, l'emplacement des cafés et l'utilisation des transports en commun, afin de susciter l'intérêt et de motiver l'apprentissage.
Vous verrez comment l'analyse de données peut être utilisée pour répondre à des questions telles que : « Les appartements dans ce quartier sont-ils chers ? », « Quelles sont les caractéristiques de chaque complexe d'appartements ? », « Quels cafés se trouvent près de la station de métro ? » et « Quel est le meilleur itinéraire de bus pour mes besoins actuels ? »


▶ Découvrez différentes façons d'utiliser les données publiques !
Nous vous montrerons comment exploiter les données publiques, depuis la collecte automatique de ces données jusqu'au marquage d'emplacements précis sur une carte grâce à l'API Kakao Map.
Cela permet d'acquérir une solide expérience en matière de préparation aux concours, d'utilisation des données publiques, d'application de ces données au travail ou de création de nouveaux modèles commerciaux.

▶ Apprenez le géocodage, essentiel pour l'analyse des données spatiales !
Cet article traite en détail de la technique de géocodage permettant d'obtenir les coordonnées de latitude et de longitude à partir de noms propres tels que les adresses et les noms de lieux.
Nous abordons tous les aspects en détail, depuis le concept du système de coordonnées jusqu'à la manière d'obtenir des coordonnées à l'aide de l'API Kakao Map et d'afficher ces coordonnées sur une carte.
Elle offre une expérience précieuse à tous ceux qui souhaitent analyser des données spatiales cartographiques.

▶ Apprenez à commercialiser les résultats que vous analysez et visualisez !
À l'avenir, les analystes de données devront être capables d'intégrer leurs résultats d'analyse dans des applications et de les partager avec d'autres pour rester compétitifs.
Shiny, fourni sous forme de package R, vous permet de créer des applications web à partir des résultats d'analyse de données sans avoir à apprendre un langage de développement web distinct.
Ce livre présente la méthode et le processus en détail.
Diffusez votre analyse de manière à ce qu'elle puisse être consultée sur n'importe quel appareil doté d'un navigateur web.

▶ Apprenez « à fond » avec un livre facile à lire !
Les exercices de ce livre incluent des commentaires et des bulles de dialogue pour chaque élément de code important afin de vous aider à l'analyser.
Nous fournissons également des explications utiles sur les résultats d'exécution et des liens permettant de consulter directement en ligne les résultats de l'application.
Dans la rubrique « Bon à savoir ! », nous présentons les problèmes et les solutions fréquemment rencontrés en analyse de données, et dans la rubrique « Résumé du code régulier », vous pouvez consulter les modèles de codage qui apparaissent fréquemment en analyse de données.


=============
Public cible de ce livre
=============

Ce livre vous guide pas à pas à travers tous les exercices, de sorte que même si vous n'avez aucune expérience en programmation, vous pouvez facilement suivre et voir les résultats.
Vous pouvez perfectionner vos compétences en matière d'application en l'étudiant en parallèle avec un ouvrage d'introduction à R ou aux statistiques.
- Étudiants ou demandeurs d'emploi souhaitant devenir analystes de données
- Les personnes qui souhaitent expérimenter l'intégralité du processus d'analyse de données réelle après avoir lu le livre d'introduction à R.
- Les personnes qui souhaitent appliquer l'analyse de données à la préparation de compétitions ou à la pratique
- Les personnes qui souhaitent commercialiser les résultats d'analyses de données ou les partager avec d'autres

=============
Environnement pratique pour ce livre
=============

Le code source de ce livre a été testé et fonctionne parfaitement sous Windows et macOS.
Si des mises à jour concernant R ou les packages sont disponibles, vous pouvez consulter les dernières actualités sur Do it! Study Room (cafe.naver.com/doitstudyroom).
- Version R 4.1.2 (2021-11-01) -- "Bird Hippie"
- Version RStudio 2021.09.1+372 « Orchidée fantôme »