본문바로가기 메인메뉴바로가기

일반대학원

HOME

응용통계학과

응용통계학과

  • Department of applied statistics

    연구자로서의 자질을 갖추고 실제 활용측면에서 깊이 있는 통계적 기법을 적용하고 활용할 수 있도록 함

전공분야와 연구분야

전공분야와 연구분야
전공 연구분야 주요내용
응용통계학 데이터마이닝 데이터마이닝 모델링 및 고객관계관리
자료분석 통계자료분석 방법론 및 자료분석 활용
전산통계 빅데이터처리방법론
통계조사 통계조사 방법론 및 마케팅 활용
기계학습 기계학습 방법론

교육목표

  • 데이터(data)로부터 컴퓨터를 활용하여 정보(information)와 지식 (knowledge)을 창출할 수 있는 창의성과 전문성을 갖춘 정보분석 고급인력 양성
  • 마케팅 리서치, 통계적 품질관리, 수요예측 등의 실무 활용능력을 갖춘 산학관련 데이터분석 고급인력 양성
  • 빅데이터 처리 및 분석을 할 수 있는 4차산업혁명 핵심인재 양성

특징

 

응용통계학과 대학원에서는 데이터(data)로부터 각종 의사결정에 도움이 되도록 정보(information)나 지식(knowledge)을 이끌어낼 수 있는 다양한 통계적 이론과 방법론을 교육시키고 있다. 특히, 사회에 실제적으로 활용될 수 있는 살아있는 지식을 전달함으로서 학문을 하는 사람과 현장에서 이를 사용하는 사람과의 괴리를 최대한 줄일 수 있는 교육과 통계학의 정체성(identity)을 유지할 수 있는 통계적 사고(statistical thinking) 능력을 겸비할 수 있도록 교육하고 있다.
석사과정 중에는 현업의 각종 통계관련 프로젝트를 직접 경험하도록 하고 있고, 이에 대한 연구결과를 연구논문으로 연결함으로서 통계적 방법론의 활용능력을 극대화시키고 있다. 또한 통계상담(statistical consulting) 수업을 필수적으로 이수케 함으로서, 다양한 분야의 실제 데이터에 대한 다양한 통계자료분석 경험을 갖도록 하고 있다.
석사학위 과정동안 24학점의 전공과목을 이수하고, 학위논문을 제출함으로서 이학석사 학위를 수여한다. 석사학위 논문은 학술대회에 참가하여 발표하는 것과 이를 국내⋅외 저명 학술지에 게재하도록 적극 권장하여 지도한다.
박사과정에서는 통계학 이론과 방법론에 대한 깊이 있는 내용을 교수하고, 통계학의 사회적 활용이 가능한 연구방법론을 연구하고자 한다. 논문세미나를 통해 학술적 연구의 기틀을 다지고 이를 국내외 저명학술대회에서 발표하고 또한 국내외 저명학술지에 게재하도록 하고자 한다. 이를 통해 연구자료서의 자질을 갖추고 실제 활용 측면에서 깊이 있는 통계적 기법을 적용하고 활용할 수 있도록 하고자 한다. 

교과과정

구분 세부구분 학위과정 교과목명 학점 시수 교과목설명
공통 필수 공통 국문 논문작성법 3 3  
영문 Method of Thesis Writing
전공 필수 석사 국문 데이터마이닝 3 3 데이터마이닝의 모델링 기법인 로지스틱회귀모형, 의사결정나무모형, 신경망모형, 연관성법칙, 고객세분화방법과 모형의 평가 방법에 대한 구체적 알고리즘 소개 및 구현
영문 Data-mining
전공 필수 석사 국문 다변량 통계방법론 3 3 관측개체로부터 다변량적 측정이 된 다변량 데이터를 분석하는 방법을 학습함. 주성분분석, 인자분석, 대응분석, 판별분석, 군집분석, 다차원척도법, 선호도분석 등 실제기업에서 폭넓게 활용되고 있는 분석방법을 다룸
영문 Multivariate Data analysis
전공 필수 박사 국문 이론통계학 Ⅰ 3 3 확률론, 추정 및 검정 이론에 대해 학습
영문 Statistical Theory Ⅰ
전공 필수 박사 국문 이론통계학 Ⅱ 3 3 우도함수 이론, 베이지안 등에 대해 학습
영문 Statistical Theory Ⅱ
전공 선택 공통 국문 시계열분석 3 3 시계열 분석 방법인 ARIMA, VARMA, VARMAX 방법론 등 단변량 및 다변량 시계열 방법론에 대해 학습
영문 Time Series Analysis
전공 선택 공통 국문 통계상담 Ⅰ 3 3 의학 및 임상 데이터에 대한 컨설팅 방법을 익히고 실제 데이터를 의뢰받아 이를 상담해주고 분석함
영문 Statistical Consulting Ⅰ
전공 선택 공통 국문 선형모형 방법론 3 3 회귀모형, 계량경제모형 등 다양한 선형모형에 대한 이론을 학습하고, 이를 직접 구현함
영문 Methods for Linear Models
전공 선택 공통 국문 논문세미나 Ⅰ 3 3 머신러닝 및 딥러닝 분야의 최신 이론에 대한 세미나를 통해 통계적 방법론을 학습하고 논문 주제에 대해 탐색
영문 Seminar for Speical Issues Ⅰ
전공 선택 공통 국문 통계상담 Ⅱ 3 3 경제 및 금융 데이터에 대한 컨설팅 방법을 익히고 실제 데이터를 의뢰받아 이를 상담해주고 분석함
영문 Statistical Consulting Ⅱ
전공 선택 공통 국문 통계학특강 Ⅰ 3 3 잠재변수 모형에 대한 주요 토픽에 대해 학습함
영문 Topics of Statistics Ⅰ
전공 선택 석사 국문 수리통계학 Ⅰ 3 3 확률, 분포함수 및 중심극한정리 등 확률론의 전반적인 이론 및 개념을 학습
영문 Mathematical Statistics Ⅰ
전공 선택 석사 국문 수리통계학 Ⅱ 3 3 통계적 추정 및 가설검정 등 통계적 추론에 대한 전반적인 이론 및 개념을 학습
영문 Mathematical Statistics Ⅱ
전공 선택 공통 국문 고객관계관리 3 3 고객관계관리(CRM)을 위한 통계적 방법론에 대해 학습함
영문 Customer Relationship Management
전공 선택 공통 국문 기업데이터분석Ⅰ 3 3 통신, 유통, 마케팅 데이터에 대한 분석방법을 익히고 실제 데이터를 의뢰받아 이를 상담해주고 분석함
영문 Analysis of Industrial Data Ⅰ
전공 선택 공통 국문 범주형자료분석 3 3 범주형 자료를 분석하기 위한 일반화선형모형에 대해 학습함
영문 Categorical Data Analysis
전공 선택 공통 국문 기업데이터분석Ⅱ 3 3 품질 및 제조 관련 데이터에 대한 분석방법을 익히고 실제 데이터를 의뢰받아 이를 상담해주고 분석함
영문 Analysis of Industrial Data Ⅱ
전공 선택 공통 국문 통계학특강 Ⅱ 3 3 결측대체방법에 대한 주요 토픽에 대해 학습함
영문 Topics of Statistics Ⅱ
전공 선택 공통 국문 통계조사방법론 3 3 Sampling Theory에 대해 학습
영문 Statistical Survey Methods
전공 선택 공통 국문 논문세미나 Ⅱ 3 3 반복측정자료분석의 최신 이론에 대한 세미나를 통해 통계적 방법론을 학습하고 논문 주제에 대해 탐색
영문 Seminar for Speical Issues Ⅱ
전공 선택 박사 국문 선형모형특수연구 3 3 선형모형 관련 최신 이론에 대해 학습
영문 Special Lectures for Linear Models
전공 선택 박사 국문 조사특수연구 3 3 조사방법론과 관련된 최신 이슈를 다루고, 이를 해결하기 위한 방법들에 대해 학습
영문 Special Lectures for Survey Methodology
전공 선택 공통 국문 데이터사이언스 Ⅰ 3 3 음성 및 이미지 인식을 위한 머신러닝 방법론을 학습함
  영문 Data Science Ⅰ
전공 선택 공통 국문 데이터사이언스 Ⅱ 3 3 빅데이터 처리 및 비정형 데이터 분석에 대한 방법론에 대해 학습함
영문 Data Science Ⅱ
전공 선택 공통 국문 시스템개발프로그랭 3 3 시스템 구축을 위한 방법론을 학습하고, 통계분석 방법론을 프로그래밍하여 구현함
영문 Programing for the development of system
전공 선택 공통 국문 생존분석 3 3 생존분석의 기본 개념 및 다양한 분석 방법론에 대해 학습함
영문 Survival analysis

top