| 1주차 |
수업 소개, 강의 개요 (1학기의 내용에 이어지며 아래의 일정은 더 나은 수업진행을 위해 변경될 수 있습니다) |
| 2주차 |
데이터마이닝 프로세스 개요 (복습) |
| 3주차 |
R 정리 및 복습 |
| 4주차 |
Evaluating Performance |
| 5주차 |
Multiple Linear Regression |
| 6주차 |
K-Nearest Neighbors |
| 7주차 |
NaiveBayes |
| 8주차 |
중간고사 (여건에 따라 수업 혹은 추후 다른 테스트로 대체 가능) |
| 9주차 |
Classification and Regression Trees |
| 10주차 |
Logistic Regression |
| 11주차 |
Neural Nets / Discriminant Analysis (Optional) |
| 12주차 |
Association Rules and Recommendation Systems (Collaborative Filtering) (1) |
| 13주차 |
Association Rules and Recommendation Systems (Collaborative Filtering) (2) |
| 14주차 |
Cluster Analysis |
| 15주차 |
프로젝트 발표 (강의로 대체 가능) |
| 16주차 |
기말고사 |