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과목소개

 

 

목소개

교과목

교과목명 영문명 이수구분 학점 시간 이수학년 이수학기
통계학및연습1 Statistics & Practice 1 1전공 3 4 1 1
통계학및연습2 Statistics & Practice 2 1전공 3 4 1 2
데이터사이언스개론 Introduction to Data Science 1전공 3 3 1 2
통계학의응용 Applied Statistics 1전공 3 3 1 2
의사결정론 Statistical Decision Theory 1전공 3 4 2 1
프로그래밍언어1 Programming Language 1 1전공 3 4 2 1
프로그래밍입문 Computer Programming 1전공 3 3 2 1
SAS통계학 Statistics in SAS 1전공 3 3 2 1
통계행렬론 Linear Algebra for Statistics 1전공 3 3 2 1
SAS통계학실습 Statistics in SAS Lab 1전공 1 2 2 1
통계행렬론연습 Linear Algebra for Statistics Lab 1전공 1 2 2 1
회귀분석 Regression Analysis 1전공 3 3 2 2
회귀분석연습 Regression Analysis Lab 1전공 1 2 2 2
통계계산및실습 Statistical Computing & Lab 1전공 3 4 2 2
확률분포론 Probability Distribution 1전공 3 3 2 2
확률분포론연습 Probability Distribution Lab 1전공 1 2 2 2
금융수학 Financial Mathematics 1전공 3 3 2 2
실헙계획법및실습 Experimental Design 1전공 3 4 3 1
프로그래밍언어2 Programming Language 2 1전공 3 4 3 1
범주형자료분석및실습 Categorical Data Analysis & Lab 1전공 3 4 3 1
수리통계학 Mathematical Statistics 1전공 3 3 3 1
수리통계학연습 Mathematical Statistics & Lab 1전공 1 2 3 1
시계열분석및실습 Time Series Analysis & Lab 1전공 3 4 3 1
생존분석및실습 Survival Analysis & Lab 1전공 3 4 3 2
다변량분석및실습 Multivariate Analysis & Lab 1전공 3 4 3 2
비모수통계및함수추정 Nonparametric Statistics & Function Estimation 1전공 3 3 3 2
데이터마이닝 Data Mining 1전공 3 3 3 2
데이터마이닝실습 Data Mining Lab 1전공 1 2 3 2
비정형자료분석 Unstructured Data Analysis 1전공 3 4 3 2
통계세미나 Seminar in Statistics 1전공 3 3 4 1
베이지안통계학 Bayesian Statistics 1전공 3 3 4 1
통계적품질관리 Quality Control 1전공 3 3 4 1
데이터시각화 Data Visualization 1전공 3 4 4 1
금융자료분석및실습 Statistics For Finance & Lab 1전공 3 4 4 1
보험수리학 Actuarial Mathematics 1전공 3 3 4 2
통계적방법론 Statistical Methodology 1전공 3 3 4 2
표본조사론 Sampling & Survey 1전공 3 3 4 2
탐색적자료분석및상담 Exploratory Data Analysis & Statistical Consulting 1전공 3 4 4 2
데이터사이언스세미나 Seminar for Data Science 1전공 3 3 4 2
확률과정분석 Stochastic Process Analysis 1전공 3 3 4 2

 

 

강의 교과목 내용

통계학및연습1 & 2 (전공필수)
통계학의 기초개념을 전반적으로 다루게 된다. 이를 통하여 고급통계, 즉 회귀분석, 실험계획법, 표본론 등을 연구하는 데 필요한 지식을 익힌다.
데이터사이언스개론
데이터 사이언티스트의 역할과 필요 역향에 대한 이해, 데이터 사이언스의 상세분야, 데이터 사이언스를 통한 새로운 가치창출의 근거 및 관련 사례, 시장 전망 등을 다룬다.
통계학의응용
실제자료분석 및 문제해결을 위한 기초적 통계기법을 개념 위주로 익힌다.
SAS통계학
통계 Package 중에서 가장 널리 보급되고 있는 가장 Powerful 한 SAS를 익힘으로써 앞으로 배울 회귀분석, 실험계획법 등에 직접 응용할 능력을 기르고자 한다.
SAS통계학실습
'SAS' 통계학 수업에서 배운 SAS에 관한 명령어들을 실제 컴퓨터 실습을 통해 학습함으로써 학생들의 이해를 돕고자 한다.
통계행렬론 & 연습 (전공필수)
회귀분석, 실험계획법, 시계열 분석 등에 사용되는 행렬이론을 중심으로 다루게 된다.
의사결정론
본 과목은 주어진 정보를 이용하여 합리적인 의사결정을 통계적으로 수립하는 방법을 학습한다.
통계계산및실습 
현재 널리 쓰이고 있는 프로그래밍 언어를 습득함과 동시에, 통계에 대한 보다 자세한 이론의 이해를 컴퓨터 프로그램을 통하여 배운다. 특히, 통계학과 접목되는 응용프로그램 작성을 통하여 통계이론도 함께 고찰한다.
확률분포론 (전공필수)
통계학 이론에 대한 수리적 접근을 통하여 이론적 배경을 설명하고 여러 가지 통계이론들을 바르게 사용할 수 있도록 한다. 확률과 여러 가지 확률분포들, 그리고 변수변환을 통한 함수의 확률분포에 초점을 맞춘다.
확률분포론연습
'확률분포론' 수업에서 배운 이론을 연습문제를 통해 학생 스스로 연습할 수 있는 기회를 제공함으로써 이해를 돕고자 한다
회귀분석 (전공필수)
회귀분석은 통계학에서 실제 자료를 분석하는데 있어 가장 기본이 되는 분석방법이다. 단순회귀분석과 중회귀분석, 그리고 이를 확장한 모형 등 회귀분석의 기초적 이론을 익힌다.
회귀분석연습
'회귀분석' 수업에서 배운 이론을 실제 자료 통계 패키지를 이용하여 분석하는 방법과 자료분석 후의 해석 등을 익힌다.
금융수학
수리금융의 기본개념과 확률미적분학의 기초지식을 익히고 이를 금융문제에 응용하는 내용을 다룬다.
수리통계학 (전공필수)
'확률분포론'에서 다룬 여러 확률분포와 그 변환들을 기초로 각 분포에 포함된 여러 모수를 추정하는 추정론을 심도 있게 다루게 된다. 추정을 이용하여 가설에 대한 검정도 다루게 된다. 추정 및 검정론은 모든 통계학의 기본이 되기 때문에 이론적인 체계를 확립하는데 목표를 두고 있다.
수리통계학연습
'수리통계학' 과목에서 배운 내용을 실제 문제에서 적용하는 방법을 배우고, 수리통계학 과목에서 다루지 않은 내용에 대해서도 자세히 공부한다.
시계열분석및실습
경제, 경영, 자연과학 등에 많이 나타나는 시계열 자료를 Box-Jenkins 방법을 토대로 분석하게 된다. 사용되는 통계 Package는 SAS/ETS이다.
실험계획법및실습
실험 수행 전의 계획과 설계이론을 배우며 관측된 자료를 분산분석을 통해 다룬다. 이룬 강의의 내용을 패키지를 사용하여 실습하며, 직접 실험을 설계, 디자인 해보는 시간을 갖는다.
범주형자료분석및실습
실제 관측되는 자료 중 많은 자료는 'Yes', 'No' 와 같은 범주형으로 얻어진다. 이런 범주형 자료를 분석하기 위한 통계적 기법을 공부하며 컴퓨터 패키지를 이용하여 실제 자료를 분석하는 법을 다룬다.
생존분석및실습
생존함수, 위험함수 등에 관한 통계적 추론을 다룬다. 통계 패키지를 이용하여 실습함으로써 실제 자료분석 능력을 함양한다.
다변량분석및실습
여러 개의 변수에 대해 동시에 관측된 자료를 분석하는 통계적 분석방법을 다룬다. 또한 컴퓨터를 이용한 실습을 통하여 실제 자료 분석에 관한 경험을 쌓는다.
비모수통계및함수추정
변수의 분포함수를 가정하는 것이 무리일 경우에 있어서 자료의 부호, 순위 등을 이용하여 분석하는 통계적 기법과 모수적인 모형을 가정하지 않은 모집단의 분포를 추정하는 기초적인 방법을 다룬다.
데이터마이닝
거대한 양의 데이터베이스 혹은 자료로부터 의사 결정에 유용한 정보 및 지식을 발견하기 위한 자료 분석 및 모형 선정과정을 다룬다.
데이터마이닝실습
현재 나와 있는 통계패키지를 이용하여 경제, 경영학 등에서 나오는 실제자료를 분석한다.
비정형자료분석
데이터로부터 의미 있는 정보를 캐내는 데이터마이닝의 기본이론과 텍스트자료 등과 같이 비정형으로 수집된 자료를 분석하는 기법을 익히고 실습한다.
베이지안통계학 
기초적인 분포이론을 시작하여 베이지안 추정과 검정, 그리고 마지막으로 베이지안 계산방법을 다룬다. 기초 통계학을 이수한 학생이면 누구나 쉽게 공부할 수 있으며 컴퓨터를 이용한 통계기법의 개발과 같은 최근의 통계학의 흐름을 공부한다.
통계적품질관리
제품의 품질을 향상시키고 또한 관리하는 데 필요한 통계적 기법을 다룬다.
데이터시각화
대규모 데이터의 구조를 빠른 시간 내에 효과적으로 파악하게 해주는 다양한 데이터 요약 및 시각화 기법을 익히고 실습한다.
금융자료분석및실습
금융자료분석을 위한 통계 방법론 및 이론을 익히고, 이를 통계 패키지를 이용해 실습하여 실제 자료 분석 능력을 함양한다.
통계세미나
통계학의 새로운 주제 또는 특수문제를 선정하여 이를 심도 있게 다룬다.
보험수리학
보험상품의 내용과 요율을 결정하며 연금계획 등을 세우는 과정에 필요한 통계이론 및 기법들을 학습한다.
통계적방법론
통계학의 다양한 분야에 대하여 최신 연구동향을 소개하는 시간을 갖는다.
표본조사론
표본을 추출하는 과학적인 방법에 대한 이론을 익히고 실제 표본조사를 통하여 자료를 수집, 분석하는 통계적 기법을 다룬다.
탐색적자료분석및상담
자료를 정해진 분석방법을 가지고 분석하지 않고 그래프와 데이터 분포도를 기반으로 단계적으로 분석하고 논리 있게 발표하는 통계기법을 배운다.
데이터사이언스세미나
실제 자료 분석 및 현장학습을 통해 '분석역량' 및 '사업역량'을 극대화하기 위한 교과목으로서, 분석결과를 활용해 미래를 예측하고 사업전략에 따라 분석 방향성 및 적용방안을 수립하는 Business Analysis를 경험하는 기회를 제공하는 것을 목표로 한다.
확률과정분석
기초 확률론의 개념을 더 확장하고 새로운 개념을 도입함으로써 포아송과정, 마코프연쇄, 대기행렬 등을 학습한다.
범주형자료분석실습(Categorical Data Analysis Lab)
'범주형자료분석' 수업에서 배운 여러 이론들을 SAS 통계패키지를 이용하여 실제 자료를 분석하여 이론과 실제를 접목시키는 실습을 한다.
품질관리(Quality Control)
제품의 품질을 향상시키고 또한 관리하는 데 필요한 통계적 기법을 다룬다.
통계세미나(Seminar in Statistics)
통계학의 새로운 주제 또는 특수문제를 선정하여 이를 심도 있게 다룬다.
통계상담및실습(Statistics Counsulting & Lab)
이미 기존의 여러 강의를 통해 배운 여러 분석기법들을 실제 자료를 이용해서 분석해 봄으로써 분석기법에 대한 전반적인 실제 경험을 쌓고자 한다.
통계조사및실습(Statistics Survey & Lab)
표본을 추출하는 과학적인 방법에 대한 이론을 익히고 실제 표본 조사를 통하여 자료를 수집, 분석하는 통계적 방법을 다룬다.
확률과정분석(Stochastic Process Analysis)
기초 확률론의 개념을 더 확장하고 새로운 개념을 도입함으로써 포아송과정, 마코프연쇄, 대기행렬 등을 학습한다.

 

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