제01강 데이터이쿠 시작하기
데이터이쿠 다운로드 | 프로젝트 생성하기 | 데이터 불러오기 |
데이터셋의 속성 | 플로우 | 파일 명 변경하기

제02강 탐색적 데이터 분석
데이터 익스플로러 | 데이터 분석 | 빅데이터

제03강 데이터 전처리1
데이터 전처리 준비하기 | 행 삭제하기 | 데이터 열 이동하기 |
열 이름 변경하기 | FORMULAR | 변수 생성하기 | 변수 이름 변경하기 |
ZONE | ZONE 만들기 | ZONE 이동하기

제04강 그래프 분석1
SCATTER PLOT | 토마스 베이즈

제05강 통계분석
파일 복사하기 | ZONE에서 파일 공유하기 | 파일 명 변경하기 |
통계분석 사용하기 | 추천분석 사용하기 | 단변량 분석하기 |
이변량 분석하기 | 가설검추정 | 정규성 검정 | 1표본 T검정 |
2표본 T검정 | 2표본 중위수 검정 | 분포식별하는 방법 |
여러 분포 식별하기 | 2D 분포 확인하기 | 적합선 그리기

제06강 다변량 분석
주성분 분석 | 3D 산점도 | 평행좌표 그래프 | 통계적 유의성

제07강 데이터 전처리2
새 파일 추가하기 | JOIN 하기 | Stack 하기 | 파일 이름 변경하기 |
데이터 탐색하기 | 정규성 검정 | 이상치 제거하기 | ZONE 이동하기 |
탐색적 데이터 분석 | 정규성 검정 | 정규성 검정 | 데이터에 음영처리하기

제08강 그래프 분석2
다중상관분석 | 주성분분석 | Scree Plot |
평행좌표 그래프(Parallel coordinate plot) | 3D Scatter Plot | 산점도 |
Line Chart

제09강 실전 데이터 분석1
라이센스 다시 요청하기 | 프로젝트 파일 불러오기 |
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데이터 필터링하기 | Columns Quick View | Filter 기능 해제하기 |
Scatter Plot 그려보기 | Line Chart 그려보기

제10강 실전 데이터 분석2
통계분석 수행하기 | 간단한 머신러닝 수행하기 | 예측에 관하여

특강 / 데이터이쿠 아카데미

제11강 머신러닝
지도학습 | 비지도학습 | 강화학습 | 자기지도학습 | 전이학습 |
바둑 인공지능 | 분류와 회귀 | 퍼셉트론 | 과적합 | 드롭아웃 |
K겹 교차 검증 | 데이터 셋 분리

제12강 회귀분석
머신러닝 설계하기 | 알고리즘 | 학습하기 | 중요한 변수 찾기 |
모델 성능 | 예측하기 | 발행하기 | 모델성능평가

제13강 랜덤포레스트
Feature Handling

제14강 리지와 라쏘
Bias와 variance의 trade-off | Regularizatiojn | Ridge regression |
LASSO | Rigde Regression 선택하기 | Lasso Regression 선택하기 |
Individual explanations | 모델 Performance |
Hyperparameter optimization | Override Metrics

제15강 Light GBM
부스팅 기본 개념, 배깅과의 차이 | 에이다 부스트 | 그래디언트 부스팅 |
LightGBM이란?

제16강 모델성능 비교평가