제1장 분석 환경 및 파이썬 기초
제1절 데이터분석 자격시험 소개
제2절 분석환경 설정하기

제2장 데이터 핸들링과 탐색적 데이터 분석
제1절 데이터 불러오기와 기본 구조 이해
제2절 데이터프레임의 행과 열 다루기
제3절 데이터프레임 변형과 요약
제4절 함수 적용과 특수 데이터 처리
제5절 탐색적 데이터 분석과 시각화

제3장 데이터 전처리 및 변환
제1절 결측치와 이상치 처리
제2절 범주형 데이터 인코딩
제3절 데이터 분할 및 스케일링

제4장 통계분석
제1절 통계분석 프로세스
제2절 모수 추정과 신뢰구간
제3절 가설 검정의 원리
제4절 평균의 비교(t-test)
제5절 평균의 비교(ANOVA)
제6절 범주형 변수 간의 관계 분석
제7절 연속형 변수 간의 관계 분석
제8절 로지스틱 회귀분석

제5장 머신러닝 프로세스와 성능 평가
제1절 머신러닝의 의미와 유형
제2절 분석 프로세스
제3절 성능 평가 기법

제6장 머신러닝 지도학습
제1절 규제가 있는 선형 회귀
제2절 로지스틱 회귀
제3절 SVM, KNN, 의사결정나무
제4절 앙상블 모델
제5절 하이퍼파라미터 튜닝

제7장 비지도학습 및 시계열분석
제1절 군집분석
제2절 연관분석
제3절 시계열분석

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