머신러닝 개념을 이해하고 실습을 위한 기본 환경을 구성할 수 있다.

 - 머신러닝개념, 파이썬개요, 실습환경 구성

머신러닝 매커니즘개념을 습득하고 관련 데이터를 이해를 통해 문제를 이해할 수 있다.

- 문제구조 이해, 데이터모델 선택, 수치예측, 다중분류 

분석가능한 형태로 데이터를 전처리하는 방법과 데이터 시각화를 통해 데이터를 탐색할 수 있다.

- 데이터 전처리 방법 , 정적인 데이터 시각화, 동적인 데이터 시각화 

수치형 타겟값을 예측할 수 있는 다중선형회귀분석 그리고 과적합을 방지하기 위한 Regresion을 이해하고 데이터마이닝 모델의 성능을 올릴 수 있는 차원축소기법들에 대해 이해할 수 있다.

- 다중선회회귀분석, Regresion, 차원축소 

범주형타겟값을 예측하는 방법, 분류규칙을 도출하는데 유용한 의사결정나무계열의 알고리즘, 랜덤포레스트에 대해 습득한다