1차시: 표본 추출
- 단순임의추출: Pandas df.sample()
- 층화표본추출: Sklearn.model_selection train_test_split()
2차시: 데이터 전처리: 사용자 정의 함수 활용
3차시: 모평균 비교에 관한 가설검정: Two way ANOVA
4차시: 시계열 분석
5차시: 계층적 군집분석(Hierarchical Clustering)
6차시: 비계층적 군집분석(K-means Clustering)
7차시: 분류: 나이브 베이즈(Naive Bayes)
8차시: KNN(K-Nearest Neighbor)
9차시: 추천: 연관성 분석(Association Rule)
10차시: 주성분 분석(PCA)
11차시: 실전 종합 문제1
12차시: 실전 종합 문제2
13차시: 실전 종합 문제3