Department of applied statistics
연구자로서의 자질을 갖추고 실제 활용측면에서 깊이 있는 통계적 기법을 적용하고 활용할 수 있도록 함
전공 | 연구분야 | 주요내용 |
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응용통계학 | 데이터마이닝 | 데이터마이닝 모델링 및 고객관계관리 |
자료분석 | 통계자료분석 방법론 및 자료분석 활용 | |
전산통계 | 빅데이터처리방법론 | |
통계조사 | 통계조사 방법론 및 마케팅 활용 | |
기계학습 | 기계학습 방법론 |
구분 | 세부구분 | 학위과정 | 교과목명 | 학점 | 시수 | 교과목설명 | |
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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 |