본 과정에서는 바이오 데이터를 분석하기 위한 다양한 기계학습 알고리즘의 이론 및 R 프로그래밍 실습 등을 다루고자 한다. 기계학습은 크게 지도학습 모형(sypervised learning)과 비지도 학습 모형(unsupervised learning)으로 구분되며, 이와 관련한 자세한 기본 용어 설명 및 알고리즘 등을 살펴보고자 한다. 특히, 지도학습 모형에서는 선형회귀, 로지스틱회귀, LDA, 의사결정나무 기법 등을 집중적으로 강의하고자 한다. 또한, 다양한 벌점화 모형(ridge, lasso, enet)과 앙상블 기법(boosting, bagging, random forest 등)들을 다루고자 한다. 이를 통해, 바이오 데이터 분석에 대한 이해를 높이며, 분석 실무 능력의 기반을 마련하고자 한다.