Teaching

2025-2

바이오헬스 데이터과학을 위한 머신러닝 (Machine Learning for Biohealth Data Science)

1. Introduction

2. Review: Linear Algebra, Linear Algebra for ML

3. Linear Model for Regression

4. Linear Model for Classification

5. Basis Expansions and Regularization (with workshop)

6. Kernel Smoothing Methods

7. Model Assessment and Selection

8. Model Inference and Averaging

9. Additive Models

10. Boosting and Additive Trees

보건통계학 (Biostatistics)

1. 보건통계학 기반 과학적 연구방법론

2. 데이터 정리

3. 확률

4. 확률분포

5. 표본분포와 추정

6. 가설검정

7. 두 집단의 평균비교

8. 여러 집단의 평균비교

9. 비모수검정

10. 범주형자료분석

11. 상관분석 및 단순회귀분석

R을 이용한 보건통계학 실습 (Statistical Analysis Using R)

1. Introduction

2. 데이터 구조 및 입력, 1차과제(Due 9/17 6pm)

3. 데이터다듬기, R markdown 사용법, 2차과제(Due 9/24 6pm)

4. 데이터다루기

5. 데이터시각화, 이론

6. 자료탐색

7. 프로그래밍

8. 통계적 추론

9. 실습: 두집단 평균비교

10. 실습: 여러집단 평균비교

11. 범주형자료분석