| 1강 |
R이란 무엇인가 |
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| 2강 |
R 설치하기 |
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| 3강 |
데이터관리(1) |
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| 4강 |
데이터관리(2) |
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| 5강 |
데이터파일 불러오기 |
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| 6강 |
머신러닝의 개념 |
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| 7강 |
머신러닝 프로세스 |
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| 8강 |
K-최근접 이웃(KNN)의 개념과 원리 |
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| 9강 |
머신러닝 맛보기 |
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| 10강 |
데이터 스케일링과 범주특성의 변환 |
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| 11강 |
데이터 셋 나누기 |
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| 12강 |
모델 훈련과 세부튜닝 |
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| 13강 |
모델 평가 |
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| 14강 |
다중분류 |
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| 15강 |
로지스틱 회귀분석의 개념과 원리 |
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| 16강 |
로지스틱 회귀분석 실습 |
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| 17강 |
서포트 벡터 머신(SVM)의 개념과 원리 |
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| 18강 |
서포트 벡터 머신 분석실습 |
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| 19강 |
의사결정나무(Decision Tree)의 개념과 원리 |
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| 20강 |
의사결정나무 분석실습 |
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| 21강 |
랜덤 포레스트(Random Forest)의 개념과 원리 |
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| 22강 |
랜덤 포레스트 분석실습 |
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| 23강 |
투표기반 앙상블 기법과 분석실습 |
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| 24강 |
선형회귀분석의 개념과 원리 |
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| 25강 |
선형회귀분석 실습 |
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| 26강 |
릿지회귀분석의 개념과 실습 |
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| 27강 |
라소회귀분석의 개념과 실습 |
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| 28강 |
종합과제: 유방암 진단분류1 |
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| 29강 |
종합과제: 유방암 진단분류2 |
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| 30강 |
군집분석의 개념과 원리 |
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| 31강 |
군집분석 실습 |
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| 32강 |
DBSCAN의 개념과 원리 |
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| 33강 |
DBSCAN 분석실습 |
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| 34강 |
연관규칙분석의 개념과 원리 |
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| 35강 |
연관규칙분석 실습 |
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| 36강 |
추천과 협업필터링의 개념과 원리 |
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| 37강 |
협업필터링 분석실습1 |
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| 38강 |
협업필터링 분석실습2 |
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