교과목명 : 분석 도구 학습(8/17일) / 강사명 : 김도현(1시간), 이동우
- 인공지능과 빅데이터 개요
- R언어 고급 사용법
- 데이터 핸들링 및 시각화
교과목명 : 데이터 분석 기본과정Ⅰ(8/18일) / 강사명 : 차재형
- 데이터 분석의 기초(사전 교육 리뷰)
- 데이터 전처리 방법
- 분산분석 : ANOVA, MANOVA, ANCOVA
교과목명 : 데이터 분석 기본과정Ⅱ(8/19일) / 강사명 : 이영미
- 판별분석 : LDA, QDA
- 생존분석 : Cox-PH
- 시계열분석 : ARIMA, SARIMA, Decomposition, Exponential Smoothing
교과목명 : 데이터 분석 기본과정Ⅲ(8/20일) / 강사명 : 박준우
- 주성분분석 : PCA
- 선형회귀분석
- 고급회귀분석 : MLR, PCR, PLS
교과목명 : 기계학습 개요(8/23일) / 강사명 : 권성훈
- 기계학습 개요 및 절차
- 지도/비지도학습과 주요 알고리즘
- Keras 및 Tensorflow 설치
교과목명 : 기계학습 알고리즘 중급과정Ⅰ(8/24일) / 강사명 : 유규상
- 군집분석 : kmeans, k-medoids, Hierarchical
- 연관분석 : Apriori, FP-Growth
교과목명 : 기계학습 알고리즘 중급과정Ⅱ(8/25일) / 강사명 : 권성훈
- Decision Tree
- Random Forest
- 앙상블 학습
교과목명 : 기계학습 알고리즘 중급과정Ⅲ(8/26일) / 강사명 : 이영미
- K-nearest neighbors
- Naive Bayes
- Support Vector Machine
교과목명 : 딥러닝 개요(8/27일) / 강사명 : 김성환
- 딥러닝 개요
- 신경망 이론 및 모형 선택/평가
- Keras를 활용한 신경망 실습
