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데이터분석·확률통계 기초데이터 유형·품질
62데이터 유형과 데이터 품질
정형·반정형·비정형 데이터와 측정척도, 모집단·표본, 데이터 품질 차원과 품질규칙을 학습한다.
데이터분석·확률통계 기초전처리·EDA
63데이터 전처리와 탐색적 데이터 분석
결측치·이상치·중복·인코딩·스케일링을 처리하고 요약통계와 시각화로 데이터 구조를 탐색한다.
데이터분석·확률통계 기초확률·분포·표본
64확률·확률분포와 표본추출
확률 규칙, 조건부확률·베이즈 정리, 기댓값·분산과 이항·정규·포아송분포 및 표본추출을 학습한다.
데이터분석·확률통계 기초추정·검정 기초
65통계적 추정과 가설검정 기초
점추정·구간추정, 신뢰수준, 귀무·대립가설, 유의수준·p값·1종·2종 오류와 기본 검정 선택을 학습한다.
데이터분석·확률통계 기초회귀·평가 지표
66회귀와 모델 평가 지표
상관·선형회귀·로지스틱회귀의 기본과 혼동행렬·분류·회귀 평가 지표를 계산하고 해석한다.
AI·머신러닝·생성형 AI 기초지도·비지도·강화학습
67지도학습·비지도학습·강화학습
AI·머신러닝·딥러닝의 관계와 지도·비지도·강화학습의 데이터·목표·대표 문제를 구분한다.
AI·머신러닝·생성형 AI 기초분류·회귀·군집
68분류·회귀·군집 알고리즘
분류·회귀·군집 문제를 구분하고 선형·로지스틱회귀, kNN, 트리·앙상블, SVM, k-means의 원리를 비교한다.
AI·머신러닝·생성형 AI 기초과적합·교차 검증
69과적합과 교차검증
학습·검증·테스트 분리, 과소적합·과적합, 편향·분산, 교차검증·정규화·조기종료와 데이터 누수를 학습한다.
AI·머신러닝·생성형 AI 기초신경망·Transformer 개념
70신경망과 Transformer 기본 원리
퍼셉트론·다층신경망·활성화·손실·역전파의 개념과 CNN·RNN·Attention·Transformer 구조를 학습한다.
AI·머신러닝·생성형 AI 기초LLM·RAG·AI 윤리·보안
LLM·RAG와 AI 윤리·보안
대규모 언어모델의 토큰·임베딩·생성 흐름과 프롬프트·RAG·벡터DB, 환각·편향·보안·투명성 위험을 학습한다.