1. R Programming Review
- R 개요
- R 사용방법 및 데이터 처리

2. 기초 통계 분석 이론 
- 표본추출(Sampling)
- 가설의 검증(Hypothesis Tests)
- 선형 회귀(Linear Regression)
- 상관분석(Correlation Analysis)
- 탐색적 자료분석(Exploratory Data Analysis)

 3. 데이터마이닝 이론 및 실습 Ⅰ
- 클러스터링(Clustering)
- 주성분분석(Principal Component Analysis)
- 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
- 판별분석(Discriminant Analysis) 
 - Prediction Problems

 4. 데이터마이닝 이론 및 실습 Ⅱ
- 교차검증(Cross-validation)
 - Model Selection
 - Tree-based Methods
 - Neural Networks
 - Support Vector Machine(SVM)

 5. 데이터 시각화
- 데이터 시각화 종류
- 데이터 획득 및 정제