1.데이터 행렬 연산 및 데이터 분석
 - Numpy 배열의 연산
 - 배열의 Selections, Indexing, Slicing
 - Advanced Indexing Options 
 - Handling NaN Values, Reindexing, Filling Methods, Addition
 - Plotting, Joins, Basic DateTime Indexing, Writing to Files 
 - Analysis Concepts, Filling NaN Values, Cumulative Sums, Value Counts 

2.Tensorflow / Keras 학습 및  데이터  변형  
 - Tensorflow / Keras  기본 구조 학습 및 Linear Regression 실습 
 - 차원 축소 및 변경
 - 스케일 조정
 - One-hot  encoding

3.NN 모델 설계  및 모델 검증
 - Deep Learning 이론/구성 요소
 - MLP 설계 (분류 / 회귀 모델)
 - 손실 함수 설계
 - Overfitting 검사
 - Trainning  loss / accuracy plotting

