2000년 이후 급격히 발달한 대용량 데이터베이스 시스템을 통해 생산되는 대용량 데이터들을 분석하기 위해 가장 적합한 고급 분석 기법이 정형 데이터마이닝 분석 방법이다. 데이터마이닝 기법은 기계학습, 패턴인식, 인공지능에 이르기까지 급속도로 발전하고 있다. 또한, 최근 빅데이터 시대를 맞아 대용량 데이터 뿐 아니라 다양한 데이터를 통해 새로운 가치를 찾는 방법에 대한 요구가 급증하고 있다. 비정형 데이터 마이닝은 문서, 그림, 사진, 동영상, 센서 등에서 생성되는 다양한 비정형 데이터들 속에서 새로운 가치를 찾아가는 분석 방법이다.

본 과목에서는 정형 및 비정형 데이터마이닝의 개요를 공부하고 데이터마이닝에서 가장 많이 활용되고 있는 의사결정나무, 신경망, 앙상블 방법론, 군집분석, 연관분석의 개념을 배운다. 또한 각 분석방법론을 R프로그램을 통해 분석 할 수 있도록 실습하면서 정형 / 비정형 데이터 마이닝 능력을 향상시키고자 한다.