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 |
1 |
| 통계학개론 |
Introduction to Statistics |
1전공 |
3 |
3 |
1 |
1 / 2 |
| 의사결정론 |
Statistical Decision Theory |
1전공 |
3 |
3 |
2 |
1 |
| 통계소프트웨어 |
Statistical Software |
1전공 |
3 |
3 |
2 |
1 |
| 통계소프트웨어실습 |
Statistical Software Lab |
1전공 |
1 |
2 |
2 |
1 |
| 통계행렬론 |
Linear Algebra for Statistics |
1전공 |
3 |
3 |
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 |
| 범주형자료분석및실습 |
Categorical Data Analysis & Lab |
1전공 |
3 |
4 |
3 |
1 |
| 생존분석및실습 |
Survival 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 |
| 실헙계획법및실습 |
Experimental Design |
1전공 |
3 |
4 |
3 |
1 |
| 다변량분석및실습 |
Multivariate Analysis & Lab |
1전공 |
3 |
4 |
3 |
2 |
| 데이터마이닝실습 |
Data Mining Lab |
1전공 |
3 |
4 |
3 |
2 |
| 베이지안통계학 |
Bayesian Statistics |
1전공 |
3 |
3 |
3 |
2 |
| 표본조사론 |
Sampling & Survey |
1전공 |
3 |
3 |
3 |
2 |
| 금융자료분석및실습 |
Statistics For Finance & Lab |
1전공 |
3 |
4 |
4 |
1 |
| 데이터시각화 |
Data Visualization |
1전공 |
3 |
4 |
4 |
1 |
| 통계세미나 |
Seminar in Statistics |
1전공 |
1 |
2 |
4 |
1 |
| 통계적기계학습 및 실습 |
Statistical Machine Learning and Lab |
1전공 |
3 |
4 |
4 |
1 |
| 데이터사이언스세미나 |
Seminar for Data Science |
1전공 |
3 |
3 |
4 |
2 |
| 데이터어낼리틱스세미나 |
Data Analytics Seminar |
1전공 |
3 |
3 |
4 |
2 |
| 통계적방법론 |
Statistical Methodology |
1전공 |
3 |
3 |
4 |
2 |
강의 교과목 내용
통계학및연습1 / 통계학및연습2 (전공필수)
- 통계학의 기초개념을 전반적으로 다루게 된다. 이를 통하여 고급통계, 즉 회귀분석, 실험계획법, 표본론 등을 연구하는 데 필요한 지식을 익힌다.
의사결정론
- 본 과목은 주어진 정보를 이용하여 합리적인 의사결정을 통계적으로 수립하는 방법을 학습한다.
통계소프트웨어 / 통계소프트웨어실습
- 통계 Package 중에서 가장 널리 보급되고 있는 가장 Powerful한 SAS와 R을 익힘으로써 앞으로 배울 회귀분석, 실험계획법 등에 직접 응용할 능력을 기르고자한다.
통계행렬론 (전공필수) / 통계행렬론연습
- 회귀분석, 실험계획법, 시계열분석 등에 사용되는 행렬이론을 중심으로 다루게 된다.
회귀분석 (전공필수) / 회귀분석연습
- 회귀분석을 통계학에서 실제 자료를 분석하는데 있어 가장 기본이 되는 분석방법이다. 단순회귀분석과 중회귀분석 그리고 이를 확장한 모형 등 회귀분석의 기초 이론을 익힌다.
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) / 확률분포론연습
- 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.
금융수학
- 수리금융의 기본개념과 확률미적분학의 기초지식을 익히고 이를 금융문제에 응용하는 내용을 다룬다.
범주형자료분석
- 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.
수리통계학 (전공필수) / 수리통계학연습
- 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.
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.
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.
데이터마이닝
- 거대한 양의 데이터베이스 혹은 자료로부터 의사 결정에 유용한 정보 및 지식을 발견하기 위한 자료 분석 및 모형 선정과정을 다룬다.
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.
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.
통계적기계학습 및 실습
- 통계학 전공자의 관점에서 인공지능 구현의 핵심이 되는 통계적기계학습의 기초 이론과 방법론들을 익힌다.
표본조사론
- 표본을 추출하는 과학적인 방법에 대한 이론을 익히고 실제 표본조사를 통하여 자료를 수집, 분석하는 통계적 기법을 다룬다.
