3과목 : R기초와 데이터 마트, 통계 분석, 정형 데이터 마이닝

01.  R의 특징, R의 데이터 형 종류
02.  R의 데이터 형 -> vector
03.  R의 데이터 형 -> vector
04.  R의 데이터 형 – matrix, data.frame
05.  R함수 - summary
06.  그래프 종류(이론)
07.  그래프 종류(퀴즈)
08.  파생변수
09.  결측치, 이상값 처리(이론)
10.  결측치, 이상값 처리(퀴즈)
11.  통계 분석 개요
12.  데이터 특성에 따른 분류
13.  기초통계량
14.  기초통계량(Quiz)
15.  확률 기본 용어
16.  확률분포
17.  이산형 확률분포
18.  연속형 확률분포 - 정규분포
19.  연속형 확률분포 - t, F, 카이제곱, 지수 분포
20.  통계적 추론의 분류
21.  추정량(estimator), 추정값(estimate)
22.  통계적 추정
23.  통계적 추론 - 가설검정 -1
24.  통계적 추론 - 가설검정 -2
25.  모수적 추론과 비모수적 추론
26.  모수적 추론(Parametic Inference)
27.  모수적 추론 - T 검정 예시
28.  비모수적 추론(이론)
29.  비모수적 추론(Quiz)
30.  회귀 분석 개요
31.  회귀 모형의 가정
32.  데이터 정규성 검정
33.  회귀 분석(Regression Analysis)
34.  회귀모형 해석-1
35.  회귀모형 해석-2
36.  다중공선성 및 변수 선택법
37.  과대적합과 정칙화 -1
38.  과대적합과 정칙화 -2
39.  회귀모델 평가지표
40.  선형회귀 분석 결과 해석 -1
41.  선형회귀 분석 결과 해석 -2
42.  데이터 스케일링(Scaling)
43.  상관 분석(이론)
44.  상관 분석(Quiz)
45.  차원축소
46.  주성분 분석(PCA) -1
47.  주성분 분석(PCA) -2
48.  시계열 자료(Time Series)
49.  시계열 모형, 분해시계열 -1
50.  시계열 모형, 분해시계열 -2
51.  데이터 마이닝 이해
52.  모형 평가 - 1
53.  모형 평가 - 2
54.  분류 분석의 종류
55.  로지스틱 회귀분석(이론)
56.  로지스틱 회귀분석(Quiz)
57.  의사결정나무(Decision Tree) 모형(이론)
58.  의사결정나무(Decision Tree) 모형(코드해설+Quiz)
59.  앙상블(Ensemble) 모형
60.  K-NN, SVM
61.  인공신경망(ANN) 모형 -1
62.  인공신경망(ANN) 모형 -2
63.  분류 모형 평가 지표 1 - 오분류표(이론)
64.  분류 모형 평가 지표 1 - 오분류표(Quiz)
65.  분류 모형 평가 지표 2 - ROC Curve, Kappa, Lift Table
66.  군집 분석 - 계층적 군집 -1
67.  군집 분석 - 계층적 군집 -2
68.  군집 분석 - 계층적 군집의 예
69.  군집 분석 - 분할적(=비계층적) 군집
70.  군집 분석 평가, 결과 해석
71.  군집 분석 - 자기조직화지도(SOM)
72.  연관 분석(Association Analysis)(이론)
73.  연관 분석(Association Analysis)(Quiz)
74.  기계 학습 정리 & 딥러닝 개요

항목	진도율	진행단계평가	최종평가	과제	총점
평가비율	100%	0%	0%	0%	100점
수료기준	80% 이상	0점 이상	0점 이상	0점 이상	80점 이상

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