머리말
본 과정에서는 R을 이용해 의료,의학 데이터의 정제와 가공, 탐색과 시각화, 통계적 모델링과 기계학습을 학습한다.

목표
1. 데이터 의학의 개념과 전망을 설명할 수 있다.
2. R의 기본 문법을 이해한다.
3. R을 이용하여 데이터 정제와 가공을 할 수 있다.
4. 탐색적 데이터 분석과 시각화를 할 수 있다.
5. R을 이용해 기본적인 통계 분석을 할 수 있다.
6. 기계학습의 기본 개념과 작업 과정을 설명할 수 있다.
7. 기계학습의 주요 알고리즘을 이해하고, 의료,의학 데이터 분석에 활용할 수 있다.

교재
An Introduction to Statistical Learning (with Applications in R), Springer (Gareth James, Daniel Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani, 2013)

강의록
- Lecture 1 데이터 의학이란?
- Lecture 2 R 프로그래밍의 기초
- Lecture 3 탐색적 데이터 분석과 시각화
- Lecture 4 기계학습의 기초
- Lecture 5 회귀와 분류
- Lecture 6 교차검증과 부트스트랩
- Lecture 7 의사결정나무와 배깅, 부스팅
- Lecture 8 정규화와 차원축소
- Lecture 9 비지도 기계학습