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1-1 데이터의 분류

1-2 결측치, 이상치 처리

1-3 데이터 변환

1-4 데이터 시각화

2-1 확률 개론

2-2 확률 분포

2-3 가설 검정 개론

2-4 가설검정 - 모평균

2-5 가설검정 - 모분산, 정규성

2-6 범주형 자료 분석, 상관분석

2-7 회귀 분석

2-8 분산 분석

3-1 머신 러닝(Machine learning)

3-2 일반화(Generalization)

3-3 학습 알고리즘

3-4 클래스 불균형 해소

4-1 선형 모델

4-2 의사 결정 나무

4-3 나이브 베이즈, K최근접 이웃

4-4 SVM

4-5 앙상블 모델

5-1 군집화

5-2 차원축소

5-3 이상치 탐색

6-1 퍼셉트론

6-2 인공 신경망

6-3 심층 신경망