01.  강의소개
02.  데이터 수집 및 관리, 개발 환경 구축
03.  파이썬 기초(1,2)
04.  파이썬 기초(3), 파이썬 Pandas
05.  데이터 탐색, Step-by-step 실습(1)
06.  머신러닝 기초, Mini project(1)
07.  회귀 개념, 회귀 알고리즘
08.  회귀 실습
09.  분류 개념, 분류 알고리즘
10.  분류 모델 평가
11.  분류 실습
12.  군집 개념, 군집 실습
13.  데이터 전처리, 모델 특성 선택 및 교차검증
14.  모델 특성 선택 실습
15.  Step-by-step 실습(2)
16.  Mini project(2)
17.  강의 마무리, 실전 프로젝트 소개
18.  실전프로젝트 해설

항목	진도율	진행단계평가	최종평가	과제	총점
평가비율	-	0%	40%	60%	100점
수료기준	80% 이상	0점 이상	0점 이상	0점 이상	60점 이상

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