제1장 데이터의 이해

1. [제1절] 데이터와 정보 / [제2절] 데이터 베이스의 정의와 특징 (1)
2. [제2절] 데이터 베이스의 정의와 특징 (2) / [제3절] 데이터베이스 활용 (1)
3. [제3절] 데이터베이스 활용 (2)
4. 예상문제 및 정리하기

제2장 데이터의 가치와 미래

1. [제1절] 빅데이터의 이해 (1)
2. [제1절] 빅데이터의 이해 (2) / [제2절] 빅데이터의 가치와 영향
3. [제3절] 비즈니스모델 / [제4절] 위기요인과 통제방안
4. 예상문제 및 정리하기

제3장 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트

1. [제1절] 빅데이터 분석과 전략 인사이트
2. [제2절] 전략인사이트 도출을 위한 필요 역량 / [제3절] 빅데이터 그리고 데이터 사이언스의 미래
3. 예상문제 및 정리하기

제1장 데이터 분석 기획의 이해

1. [제1절] 분석 기획 방향성 도출 (1)
2. [제1절] 분석 기획 방향성 도출 (2) / [제2절] 분석방법론 (1)
3. [제2절] 분석방법론 (2)
4. [제2절] 분석방법론 (3)
5. [제2절] 분석방법론 (4)
6. [제2절] 분석방법론 (5) / 예상문제 및 정리하기
7. [제3절] 분석 과제 발굴 (1)
8. [제3절] 분석 과제 발굴 (2)
9. [제4절] 분석프로젝트 관리방안 / 예상문제 및 정리하기

제2장 분석 마스터 플랜

1. [제1절] 마스터플랜 수립 프레임워크
2. [제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (1)
3. [제2절] 분석 거버넌스 체계 수립 (2) / 예상문제 및 정리하기

제1절 통계분석의 이해

1. 통계 / 통계자료의 획득방법
2. 통계분석 / 확률
3. 이산형 확률분포
4. 연속형 확률분포
5. 추정
6. 가설검정
7. 비모수검정 / 예상문제 및 정리하기

제2절 기초 통계 분석

1. 기술통계 (1)
2. 기술통계 (2)
3. 인과관계
4. 상관분석
5. R을 활용한 기술통계 / R을 활용한 상관분석 / 예상문제 및 정리하기

제3절 회귀분석

1. 회귀분석 개요 / 단순선형회귀분석 (1)
2. 단순선형회귀분석 (2)
3. 단순선형회귀분석 (3) / 다중선형회귀분석 (1)
4. 다중선형회귀분석 (2)
5. 최적회귀방정식
6. R을 활용환 회귀분석
7. R을 활용한 최적회귀방정식
8. 예상문제 및 정리하기
9. 로지스틱 회귀분석

제4절 시계열 분석

1. 시계열 자료 / 정상성
2. 시계열 분석 분석 자료 분석방법 (이동평균법, 자수평활법)
3. 시계열 모형 (AR, MA, ARIMA, 분해시계열)
4. R을 활용한 시계열 분석 (1)
5. R을 활용한 시계열 분석 (2)
6. 예상문제 및 정리하기

제5절 다차원 척도법

1. 다차원 척도법

제6절 주성분분석

1. 주성분 분석
2. R을 활용한 주성분 분석 / 예상문제 및 정리하기

제1절 데이터 마이닝의 개요

1. 데이터마이닝 / 데이터마이닝 분석방법
2. 데이터마이닝을 위한 데이터 분할 / 성과분석
3. 성과분석 / 예상문제 및 정리하기

제2절 분류분석

1. 분류분석 / 의사결정나무 (1)
2. 의사결정나무 (2)
3. 분리규칙 / 의사결정나무 (3)
4. R을를 활용한 분류분석
5. 예상문제 및 정리하기

제3절 앙상블분석

1. 앙상블 기법 (배깅, 부스팅, 랜덤포레스트)
2. R을 활용한 앙상블 실습 / 예상문제 및 정리하기

제4절 인공신경망 분석

1. 인공신경망 (1)
2. 인공신경망 (2)
3. 인공신경망 (3) / 신경망 모형 구축시 고려사항
4. R을 활용한 인공신경망 실습 / 예상문제 및 정리하기

제5절 군집분석

1. 군집분석 / 계층적 군집방법 (1)
2. 계층적 군집방법 (2) / 비계층적 군집방법
3. 혼합 분포 군집 / SOM
4. R을 활용한 군집분석 실습 / 예상문제 및 정리하기

제6절 연관분석

1. 연관규칙
2. 최근 연관성 분석 동향 / R을 활용한 연관성분석 실습 (1)
3. R을 활용한 연관성분석 실습 (2) / 예상문제 및 정리하기
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