교육과정

학사

  • 홈   
  • 교육과정   
  • 학사
학사교육과정
과정 과목명 구분 이수단계 과목개요
학사 실험계획과분산분석 선택 2학년 이 과목에서는 분산분석모형을 이용하는 통계적 분석기법에 대해 배운다. 일원분류자료와 이원분류자료의 모수효과모형, 변량효과모형과 혼합모형에 대한분산분석 및 검정, 추정법을 배운다.
학사 수리통계학Ⅰ 필수 2학년 이론통계학의 입문과목으로서 확률 변수과 이산형 연속형 확률분포를 심도있게 공부한다. 다변량 확률 분포와 관련된 변수 변환을 학습하며 추론을 위한 표본분포이론을 습득한다.
학사 수리통계학Ⅱ 필수 2학년 이론통계학의 입문과목으로서 확률과 확률분포를 심도있게 배우며, 또한 표본분포이론과 모수의 추정, 가설검정에 관한 기본이론을 습득한다.
학사 표본론 선택 3학년 통계조사과정에서 표본추출 오차를 줄이기 위하여 사용되는 표본추출방법과그에 따른 모수의 추정방법에 대한 기본원리를 배우는 과목으로 단순임의추출, 층화추출, 계통추출, 집락추출 등의 방법을 이해하고, 더불어 비표본추출오차의 발생원인과 통제 방법을 배운다.
학사 통계분석실습 선택 3학년 주어진 자료로부터 의미있는 정보를 추출해내는 전 과정을 통계분석이라고 할때 기존의 교과목은 통계분석의 일부인 통계분석방법의 적용과 그 결과해석에초점이 맞추어진 측면이 있다. 본 과목에서는 팀프로젝트의 형식으로 수업을통해 학습해왔던 통계방법론을 실제데이터에 적용하여 적절한 통계분석을 진행하고 그 결과를 평가받는 경험을 하게 함으로써 각 학생의 통계분석 역량의실질적 강화를 도모하는 것을 목표로 한다.
학사 비모수통계학 선택 3학년 이 과목에서는 모집단에 대한 특별한 가정 없이 실시할 수 있는 비모수적 통계분석방법에 대해 알아본다. 단일 표본 및 두표본의 위치 및 분포 비교, 일원 배치와 이원배치에서의 위치비교, 연관성 분석, 회귀분석 등에서의 비모수적 방법을 소개한다.
학사 다변량통계분석 선택 3학년 다변량자료는 변수가 여러개인 데이터셋을 통칭한다. 대부분의 정형 데이터셋이 다변량자료의 형식을 띠고 있다. 본 수업에서는 다변량자료의 가장 기초적인 분석기법과 이론을 학습한다. 구체적으로는 다변량 정규분포 이해, 주성분분석, 인자분석, 판별분석, 군집분석, 다변량 분산분석, 다차원 척도법 등을다룬다. 중요한 예제는 R 실습을 함께 공부한다.
학사 응용확률론 선택 2학년 확률모형, 조건부 확률과 기댓값, 마코프 연쇄, 포아송 과정, 대기행렬 등 확률과정론의 이론과 응용을 다룬다.
학사 시계열분석 선택 3학년 예측을 위한 회귀분석, 평활기법, 박스-젠킨스의 ARIMA분석, 계절형 시계열의분석 등 시계열 자료에 대한 통계적 기법을 SAS를 활용하여 배운다.
학사 범주형자료분석 선택 3학년 범주형 자료 분석은 회귀분석과 함께 통계학 자료분석의 기본과목이다. 자료의 형태를 연속형과 이산형으로 나누었을 때, 회귀분석(분산분석)이 연속형반응변수를 다루었다면, 범주형 자료분석에서는 이산형(이항자료, 다항 자료,계수형 자료) 반응변수에 대한 다양한 방법론을 공부한다.
학사 회귀분석 선택 2학년 다중선형회귀에서의 최소제곱법, 추정과 가설검정, 잔차분석 및 모형의 적합성 판단 등에 대한 이론을 강의하고, 컴퓨터 패키지를 사용하여 이를 응용할수 있는 능력을 기르도록 한다.
학사 전산통계 선택 2학년 SAS는 타 통계 응용프로그램에 비해 대용량의 데이터를 핸들링할 수 있으며프로그램밍을 통해 자료를 원하는 정보로 바꿀 수 있다는 장점이 있다. 본 강좌를 통해 SAS를 이용하여 DATA의 입출력 및 DATA를 핸들링하여 원하는 형태의 정보로 변환하고 통계분석 프로그램을 통해 통계적 의사결정을 하는 방법등을 학습한다.
학사 보험통계학 선택 3학년 다양한 생명보험 상품의 보험요율 산정에 사용되는 수학, 통계학적 방법을 소개하는 과목으로, 이자론, 생명표, 생명보험과 관련된 이론을 배운다.
학사 기초통계학Ⅰ 필수 1학년 통계학은 자료를 수집하고 수집된 자료로부터 유용한 정보를 도출하기 위한과학적인 방법을 다루는 학문이다. 통계학을 이해하기 위한 기초단계로서 본과목에서는 자료의 정리, 확률, 확률분포, 통계적 추론 등에 대한 기초적인개념과 이론을 배운다.
학사 기초통계학Ⅱ 필수 1학년 본 과목에서는 기초통계학I에서 배운 내용을 바탕으로 표본으로부터 모집단분포에 관한 추론법과 이산형인 자료를 분석하는 방법, 변수들간의 관계에 대한 추론으로서 상관분석과 회귀분석, 그리고 분산분석등에 대한 기초적인 이론에 대해서 알아본다.
학사 데이터마이닝 선택 3학년 데이터마이닝은 대규모의 데이터셋에서 수리적 알고리즘으로 패턴을 검출하여인사이트를 추출하는 프로세스를 통칭한다. 데이터마이닝은 이상탐지, 추천,예측, 분류 등 중요한 비즈니스 문제에 응용되어 왔다. 본 강의는 데이터마이닝에 사용되는 주요 기계학습 방법론들의 원리를 소개하고 오픈소스 소프트웨어인 R을 활용하여 기법들을 실습한다.
학사 의생명통계학 선택 4학년 생물학 및 의료과학 분야에 특화된 통계분석법을 소개한다. 임상 시험의 목적과 관련된 통계 분석을 학습한다. 비와 비율의 분석, 역학 및 임상 자료의 분석, 생존 분석, 다시점자료의 분석을 다룬다.
학사 보험계리실무 선택 4학년 다양한 생명보험 상품의 보험요율 산정에 필요한 수학, 통계학적 방법의 이론및 실무를 배우는 과목으로, 생명연금, 순보험료, 책임준비금, 연생보험, 다중탈퇴 등을 배운다.
학사 빅데이터통계분석 선택 3학년 기초적 프로그래밍 과목 이수를 전제로, 데이터셋의 전문적인 수집과 전처리에 필요한 프로그래밍 도구들을 학습한다. Python 기본문법과 주요 라이브러리 사용법, SQL 문법을 이용한 데이터베이스 접근법의 숙달을 주요 목표로 한다. 시간의 한계내에서 Linux 기반 분석환경의 이해, Apache Spark 기본개념등을 다룬다.
학사 통계수학Ⅰ 필수 1학년 행렬대수학의 기본적인 이론과 일변수 함수의 미적분을 통계로의 응용과 함께공부한다.
학사 통계수학Ⅱ 필수 1학년 테일러 다항식과 테일러급수, 다변수 함수의 미적분을 통계로의 응용과 함께공부한다.
학사 통계프로그래밍 선택 2학년 통계학에서 수집된 자료를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 프로그램을 이용한다. 본 수업에서는 최근에 통계분석과 빅데이터분석에 많이 사용되는 R프로그램에 대해 학습한다. R 프로그램을 이용해 자료의 처리 및 간단한 통계분석을 하는 방법을 배운다.
학사 통계적의사결정론 선택 4학년 통계적 의사결정론은 의사결정문제와 관련된 불확실한 상황에서 통계적 지식을 바탕으로 의사결정을 하는 과정이다. 이 과목에서는 효용함수와 사후확률에 의한 의사결정, 완전정보의 기대가치, 위험분담, 그룹의사결정 등에 대해배운다.
학사 통계적기계학습 선택 4학년 통계적 기계학습에서는 통계학을 기반으로 한 학습과 신경망 원리를 이용한학습 이론을 배우고 문제기반에 따른 최적의 솔루션을 찾는 실습을 진행한다.이를 위해 Python 언어에서 tensorflow라는 딥러닝 패키지를 사용할 것이다.
학사 통계계산 선택 3학년 모수추정 통계, 비모수 추정 통계, 베이지안 통계에 필요한 다양한 통계계산방법들을 배우고 이를 R 프로그램으로 컴퓨터에서 구현해 보고자 한다. 다양한 통계방법을 컴퓨터를 통해 구현할 수 있는 실질적인 능력을 배양함으로서학생이 실제 자료를 통계적으로 분석할 수 있는 능력을 향상시키는 것을 목표로 한다.
학사 통계학의이해 선택 1학년 통계학을 전공하려는 학생에게 통계학의 개념과 원리를 실제 활용사례를 예를 들어 소개함으로써 앞으로 통계학 전공공부에 대한 동기를 부여함과 동시에, 학생들이 데이터 사이언티스트로써 성장하기 위해 실질적으로 필요한 것이 무엇인지에 대한 통찰력을 갖도록 한다.