학사

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학사
과정 과목명 구분 이수
단계
학점 과목개요
학사 기초통계학I 전공
필수
1학년 3 데이터 사이언스로서의 통계학을 배우기 위한 기초
단계로서 자료의 정리, 확률, 확률분포, 통계적 추
론등에 대한 기초적인 개념과 이론을 배운다.
학사 기초통계학II 전공
필수
1학년 3 기초통계학I에서 배운 내용을 바탕으로 표본으로부
터 모집단 분포에 대해 추론하는 방법, 이산형인 자
료를 분석하는 방법, 변수들과의 관계에 대한 추론
으로서 상관분석과 회귀분석, 분산분석 등에 대한
기초적인 이론에 대해서 알아본다.
학사 수리통계학I 전공
필수
2학년 3 이론통계학의 입문과목으로서 다양한 현상을 통계적으로 분석하기 위한 도구인 확률의 정의와 성질, 확률변수와 확률분포의 성질에 대해 배운다.
학사 수리통계학II 전공
필수
2학년 3 이론통계학의 입문과목으로서 수리통계학I에 이어서 통계학의 기초가 되는 표본분포, 모수의 추정, 통계적 가설검정 등에 대한 이론을 수리적으로 심도있게 다룬다.
학사 통계수학Ⅰ 전공
필수
1학년 3 통계학을 전공하는 학생들에게 필요한 기초 미적분학 지식을 제공한다. 함수의 극한과 연속, 미분의 기초와 다양한 미분의 활용(미분에 기반한 근사값 계산, 뉴튼 방법), 적분법의 기초와 다양한 적분 기법(치환적분,부분적분,수치적분)등을 배운다. 아울러 학습한 내용의 확률 및 통계에서의 활용도 함께 공부한다.
학사 통계수학Ⅱ 전공
필수
1학년 3 통계수학1에 이어서 통계학을 이론적으로 공부하는데 필요한 기초 미적분학 지식인 테일러 전개와 테일러급수, 다변수 함수의 미분,적분(편미분,중적분)등을 배운다. 아울러 학습한 내용의 확률 및 통계에서의 활용도 함께 공부한다.
학사 경영경제
자료분석
전공
필수
4학년 3 경영,경제학 분야에서 이용되는 통계분석기법의 기초를 공부하며 일반화 최소제곱법, 이분산 모형, 대리변수기법, 차우 검정, SUR 회귀, GARCH 모형, 회귀방정식 시스템 등을 다룬다.
학사 고급수리통계학 전공
필수
4학년 3 수리통계학에서 다루는 통계이론을 보다 더 심도 있게 강의한다. 모수의 추정, 가설검정 이론 등은 물론 대표본 이론을 함께 취급하며, 특히 대학원 진학을 원하거나 고급 이론을 습득하려는 학생들을 위하여 학부와 대학원의 중간 수준을 지향하여 강의한다.
학사 다변량통계분석 전공
필수
3학년 3 다변량 정규분포에 기초한 다변량자료의 분석법으로 분산분석, 주성분분석, 인자분석, 판별분석, 군집분석 등을 통계 패키지의 사용법과 함께 소개한다.
학사 데이터마이닝 전공
필수
4학년 3 데이터 마이닝은 대량의 데이터로부터 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아냄으로써 유용한 정보를 추출하는데 사용되는 분석기법이다. 강의내용에는 데이터의 시각화와 탐색, 로지스틱 회귀분석, 연관성 규칙, 군집분석, 의사결정나무분석, 그리고 신경망분석 등이 포함된다.
학사 마케팅조사분석 전공
필수
4학년 3 마케팅조사의 설계와 분석에 필요한 통계이론과 기법을 다룬다. 조사설계, 측정 및 척도, 설문개발, 표본추출, 조사방법, 통계적 분석과 해석에 관한 이론과 기법을 다루는데, 특히 컨조인트분석을 위한 조사설계와 분석기법을 습득하고 실습한다.
학사 범주형자료분석 전공
필수
3학년 3 분할표의 카이제곱검정, 연관도 측도와 함께 로짓모형과 프로빗모형, 로그선형모형 등의 범주형자료 분석법과 전산패키지 사용법을 소개한다.
학사 보험계리실무 전공
필수
4학년 3 다양한 생명보험 상품의 보험요율 산정에 필요한 수학, 통계학적 방법의 이론 및 실무를 배우는 과목으로, 생명연금, 순보험료, 책임준비금, 연생보험, 다중탈퇴 등을 배운다.
학사 보험통계학 전공
필수
3학년 3 다양한 생명보험 상품의 보험요율 산정에 사용되는 수학, 통계학적 방법을 소개하는 과목으로, 이자론, 생명표, 생명보험과 관련된 이론을 배운다.
학사 분산분석론 전공
필수
2학년 3 일원배치, 반복이 없는 이원배치, 반복이 있는 이원배치와 다원배치에 의한 평균 비교에 대하여 모수효과모형, 변수효과모형, 혼합모형의 분산분석 및 검정법과 더불어 평균의 다중비교를 위한 추정, 검정법을 배운다.
학사 비모수통계학 전공
필수
3학년 3 단일 표본 및 두 표본을 사용하는 위치, 산포도, 비율의 추정과 검정, 상관 및 회귀분석, 적합도 검정, 일원배치 및 이원배치 자료를 사용하는 위치 비교 등의 기본적인 통계문제에 관한 비모수적 방법을 소개하고 그 사용법을 익힌다.
학사 빅데이터통계분석 전공
필수
4학년 3 빅데이터의 구조와 특성을 이해하고 다양한 데이터마이닝 기법들을 학습하며 실제 빅데이터 분석을 위한 소프트웨어의 활용을 익힌다.
학사 생물통계학 전공
필수
4학년 3 임상시험 데이터 분석에 초점을 맞추어 생물학 및 의료과학 분야의 다양한 자료분석 기법을 학습한다. 임상 시험 방법, 처리 비교, 임상시험에서 생존자료 분석, 표본수 계산, 메타분석, 생물학적 동등성 시험 분석, DNA 마이클로 어레이 데이터 분석의 기초를 다룬다.
학사 시계열분석 전공
필수
3학년 3 예측을 위한 회귀분석, 평활기법, 박스-젠킨스의 ARIMA분석, 계절형 시계열의 분석 등 시계열 자료에 대한 통계적 기법을 전산 패키지를 활용하여 배운다.
학사 신뢰성분석 전공
필수
4학년 3 품질관리 및 신뢰성 공학 등에서 나타나는 신뢰성의 제문제에 대해 공부하는 분야이며 품질 보증과 신뢰성, 고장률과 더불어 신뢰성 설계 및 신뢰성 관리 등이 소개된다.
학사 실험계획법 전공
필수
3학년 3 완전확률화 계획법, 확률화 블럭계획법, 요인배치법, 분할법, 라틴방격법, 교락법과 일부실시법 등 실험계획법의 개념 및 이론과 분산분석법을 소개한다.
학사 응용확률론 전공
필수
3학년 3 확률모형, 조건부 확률과 기댓값, 마코프 연쇄, 포아송 과정, 대기행렬 등 확률과정론의 이론과 응용을 다룬다.
학사 전산통계 전공
필수
2학년 3 자료정리를 위한 기본적인 개념을 배우며 통계분석 방법에 맞게 통계전문 패키지를 효율적으로 이용하는 방법을 강의하고 실습한다.
학사 탐색적자료분석 전공
필수
3학년 3 수치와 도표를 이용한 자료의 요약, 자료의 변환, 평활법, 중위수 다듬기, 도표를 이용한 다변량자료의 분석법 등 자료의 구조와 특징을 알아내기 위한 EDA기법을 소개한다.
학사 통계데이터베이스 전공
필수
3학년 3 통계분석을 보다 효율적으로 수행하기 위한 데이터베이스를 설계하는 데에 필요한 기본적인 개념과 구조를 살펴보고, 데이터모델의 개념, 데이터베이스의 개념, 관계형 데이터베이스의 표준 데이터베이스 언어, 동시성 제어, 보완, 무결성, 최적화전략 등을 다룬다.
학사 통계분석설계
(캡스톤디자인)
전공
필수
3,4학년 3 통계분석설계는 캡스톤 디자인 과목으로 기업에서 자료를 정리할 때 많이 사용하고 있는 Excel의 활용도를 극대화시켜주는 VBA라는 컴퓨터 언어를 이용하여 다양한 통계분석도구를 직접 제작해 본다. 개발된 프로그램은 안정화 작업을 거쳐 KESS라는 프로그램에 탑재될 예정이다.
학사 통계적기계학습 전공
필수
3,4학년 3 통계적 기계학습에서는 통계학을 기반으로 한 학습과 신경망 원리를 이용한 학습 이론을 배우고 문제기반에 따른 최적의 솔루션을 찾는 실습을 진행한다. 이를 위해 Python 언어에서 tensorflow라는 딥러닝 패키지를 사용할 것이다.
학사 통계분석실습 전공
필수
4학년 3 주어진 통계적 분석 과제에 대하여 분석기법의 선택과 분석틀의 설계, 자료수집계획 및 획득,자료의 정리분석, 결과의 해석 및 보고 과정을 실습하여 통계 지식의 실용능력을 기른다.
학사 통계조사론 전공
필수
3학년 3 통계조사에 관한 실무를 다루며, 조사설계, 표본추출, 조사표 및 설문지 작성, 조사방법, 조사 결과의 정리와 분석 등의 매 단계에 대하여 사례연구와 실습을 병행한다.
학사 통계프로그래밍 전공
필수
1학년 3 통계적 자료분석을 위한 프로그래밍의 기본 개념과 작성 방법에 대해 배우고 프로그래밍의 설계와 활용지식을 습득하는 것으로 교육목표로 한다. 자료형, 연산자, 배열, 제어문, 프로시저와 함수 등의 개념을 배우고 R 프로그램 언어를 기반으로 다양한 통계분석기법을 프로그래밍 실습함으로써 컴퓨터를 이용한 통계분석의 지식을 습득한다.
학사 통계학특강I 전공
필수
4학년 3 통계학의 새로운 주제를 소개하거나 선정된 주제를 심도 있게 학습한다.
학사 통계학특강II 전공
필수
4학년 3 통계학의 새로운 주제를 소개하거나 선정된 주제를 심도 있게 학습한다.
학사 통계행렬이론 전공
필수
2학년 3 벡터, 행렬, 행렬식, 역행렬, 대칭행렬 및 분할행렬, 이차형식, 행렬의 미분과 함수의 최적화, 확률벡터, 특수함수, 최소제곱법 등 통계학의 이해와 응용에 필요한 행렬과 기초수학을 배운다.
학사 표본론 전공
필수
3학년 3 통계조사과정에서 표본추출오차를 줄이기 위하여 사용되는 표본추출방법과 그에 따른 모수의 추정방법에 대한 기본원리를 배우는 과목으로 단순임의추출, 층화추출, 계통추출, 집락추출 등의 방법을 이해하고, 더불어 비표본추출오차의 발생원인과 통제 방법을 배운다.
학사 회귀분석론 전공
필수
2학년 3 다중선형회귀에서의 최소제곱법, 추정과 가설검정, 잔차분석 및 모형의 적합성 판단 등에 대한 이론을 강의하고, 컴퓨터 패키지를 사용하여 이를 응용할 수 있는 능력을 기르도록 한다.
학사 회귀분석입문 전공
필수
2학년 3 회귀모형의 여러 유형을 소개하고 단순선형회귀에서 최소제곱법, 회귀계수의 추정과 가설 검정, 종속변수에 대한 추정과 예측, 모형의 적합성 판단 등에 대한 이론을 강의 한다. 또한 다중회귀의 개념을 설명하고 다중회귀모형과 관련된 선형대수의 기초이론을 다룬다.