데이터 과학 입문 : R과 Python의 활용

1 '빅' 데이터 입문
1.1 데이터의 역사
1.2 '빅' 데이터의 이해
1.3 '빅' 데이터의 활용
1.4 기계학습과 인공지능

2 수치형 데이터의 탐색
2.1 수치형 변수의 분포
2.2 다섯 수치 요약
2.3 정규분포, 평균과 표준편차
2.4 특이점과 상자그림
2.5 집단 간 비교

3 변수변환
3.1 변환의 유용성
3.2 변환의 여러 유형
3.3 박스-콕스 변환

4 범주형 데이터의 탐색
4.1 교차표의 시각화: 모자이크 플롯
4.2 연속형 X, 범주형 Y

5 통계적 추론
5.1 통계적 검정
5.2 신뢰구간
5.3 보론

6 회귀모형
6.1 산점도와 단순선형회귀
6.2 다중선형회귀
6.3 산점도 평활 lowess
6.4 일반화 가법모형 gam
6.5 보론

7 분류모형
7.1 로지스틱 회귀
7.2 일반화 가법모형
7.3 보론

8 군집화와 차원축소
8.1 들어가기
8.2 k-평균 군집화
8.3 변수 군집화
8.4 다변량 데이터의 시각화

9 k-NN 알고리즘

10 나무모형 알고리즘
10.1 나무모형
10.2 랜덤 포레스트