| 1주차 |
Python 기초 ①: Colab 환경 설정, 변수, 자료형, 연산자, 제어문, Numpy 기초 |
| 2주차 |
Python 기초 ② 함수, 모듈, 리스트, 딕셔너리, Pandas 기초 |
| 3주차 |
확률변수와 확률분포 ① 확률변수 개념, 히스토그램 실습 |
| 4주차 |
확률변수와 확률분포 ② 주요 확률분포와 난수 생성 |
| 5주차 |
대수의 법칙과 중심극한정리 Python 시뮬레이션 실습 |
| 6주차 |
다변량 분포 결합분포, 주변분포, 조건부분포, 시뮬레이션 |
| 7주차 |
가설 검정 t-검정, 1종 오류, Colab 실습 |
| 8주차 |
중간고사 |
| 9주차 |
데이터 전처리와 EDA 결측치, 이상치 처리, 데이터 시각화 및 탐색적 분석 |
| 10주차 |
회귀분석 기초 단순회귀분석, 최소제곱법, 회귀모형 진단 |
| 11주차 |
회귀분석 확장 다중회귀분석, 더미변수, 교차항, 다항식 회귀 |
| 12주차 |
시계열 분석 시계열 데이터 특성, 자기상관, 예측모형 |
| 13주차 |
기계학습 ① 기계학습 기초(Decision Tree, Random Forest) |
| 14주차 |
기계학습 ② 및 공공데이터 활용 / 기말고사 기계학습 심화, 공공데이터 API 분석 및 기말고사 실시 |
| 15주차 |
기말고사 |
| 16주차 |
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