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교육

학사과정 -

교육과정

교과목명을 클릭하시면 과정 설명을 볼 수 있습니다.

교육과정
학수번호 교과목명 학점 자기
학습
시간
영역 학위 이수
학년
비고 언어 개설
여부
STA3020 금융통계학입문 3 3 전공 학사 3-4 Yes
이 과목은 금융 및 주식시장의 실무이론을 응용하는데 필요한 통계이론과 방법론을 학습하는 것을 목적으로 한다. 강의 내용에 금융기관의 업무, 각종 리스크 관리 기법들, 옵션 등 파생상품의 변동성 및 가격, 손실분포의 추정과 검정, 주가수익률 자료에 대한 모수들의 추정, 금융기관의 마케팅 기법 및 극단값이론을 포함한다.
STA3021 확률과정론입문 3 3 전공 학사 3-4 Yes
본 강좌에서는 확률과정을 소개하는 기초 과목이다. 확률과정은 시간 및 공간에 따라 관측된 자료들에 대해 확률론에 기반한 모형을 세워 이를 이해하고 자료를 분석하고자 한다. 먼저 이산형 확률과정에 대한 소개를 하고 이를 연속형 확률과정으로 확장하고자 한다. 예를 들어 포아송 과정 및 Renewal process를 통해서 이산형 확률과정을 소개하여 학생들의 흥미를 유발하고, 확률 과정론에서 가장 중요한 마코프 사슬과정에 대한 심도있는 논의를 한 뒤에 연속형 확률과정인 브라운 운동과 정상확률과정을 다룬다.
STA3025 표본조사론 3 6 전공 학사 3-4 - No
본 강좌에서는 표본추출의 기본개념과 모집단 특성 및 표본추출 상황에 따른 여러 가지 표본추출 방법에 대해 다룬다. 전반부에는 가장 기본적인 단순임의추출, 층화추출, 집락추출, 계통추출 등에대해 언급하고 후반부에서는 응용표본추출 방법으로 네트워크추출, 선횡단 표본추출, 포획/재포획 추출 및 적응표본추출 방법에 대해 다룬다. 또한 각 표본추출 방법들에 있어서의 모평균과 모집단 총합 및 모집단 크기 등의 모수추정 방법을 논의한다. 결측값에 대한 대체방법도 심도있게 논의한다. 선수과목 : 수리통계학
STA3026 실험계획법 3 6 전공 학사 3-4 Yes
이 과목은 실험을 효과적으로 수행하기 위해서 어떻게 계획을 세우고, 설계를 하며, 그리고 그 결과 나온 자료를 분석할 것이지를 배운다. 따라서 실험의 설계와 통계적 자료분석을 동시에 배울 것이다. 학생들은 자료분석을 위한 통계 패키지의 이용이 요구된다. 선수과목 : 회귀분석
STA3027 중급회귀분석및실습 3 6 전공 학사 3-4 - No
선수과목인 ‘회귀분석입문’에서 배운 회귀분석 이론을 통계팩키지 SAS를 사용하면서 실습한다. 우선, SAS 사용방법을 배우고 기초적인 자료분석 방법을 학습한 뒤에 회귀분석 이론을 복습하면서 실습한다, 실증 자료를 이용하여 단순 및 다중회귀모형에 적용하여 자료분석 방법을 배운다 다양한 회귀진단 방법도 학습하고 선형로지스틱 회귀분석 방법도 배운다. 또한 실증자료 분석에대한 다양한 실습을 포함한다. 선수과목 : 회귀분석입문
STA3028 통계학과현장실습1 2 4 전공 학사 - No
본 교과목은 기업현장에서의 실습을 통해 수업시간에 배운 통계학 기본이론과 지식의 이해도 및 적용능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 이 과목을 수강하는 학생들은 사전에 승인된 기업 및 기관에서 제공하는 현장실습에 성실히 참여하고 평가됨으로써 학점을 부여받게 된다.
STA3029 통계학과현장실습2 3 6 전공 학사 - No
본 교과목은 기업현장에서의 실습을 통해 수업시간에 배운 통계학 기본이론과 지식의 이해도 및 적용능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 이 과목을 수강하는 학생들은 사전에 승인된 기업 및 기관에서 제공하는 현장실습에 성실히 참여하고 평가됨으로써 학점을 부여받게 된다.
STA3030 통계학과연구학점1 2 4 전공 학사 - No
학업성취도 우수 학부생에게 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영한다.
STA3031 통계학과연구학점2 2 4 전공 학사 - No
학업성취도 우수 학부생에게 중장기 연구과제를 스스로 설정하고 수행할 수 있도록 연구참여의 기회를 제공함으로써, 학부생의 학업성취 동기를 유발하고 연구역량을 향상시키는 목적으로 운영한다.
STA3034 대용량자료관리및시각화 3 6 전공 학사 - No
이 과목은 데이터 시각화 및 대용량 자료 관리를 위한 실습 과목이다. 과목의 목적은 학생들이 수시로 변하는 환경에서 계속 데이터 분석을 하도록 요구되는 실제 상황에서 일할 수 있는 초급 데이터 분석사 혹은 연구자로 준비될 수 있도록 돕는 것이다. 학생들은 통계적 계산을 위한 언어이자 환경인 R에 익숙해짐으로써 대용량 자료 처리 및 관리 및 최종 분석 결과물 생산 프로세스를 자동화하는 것과 함께, 개발 환경과 재현 가능한 분석을 위한 의사 소통을 위한 도구들을 배운다. 과목은 데이터 후처리, 마크다운, R 패키지 만들기, 데이터 시각화 도구들, 대용량 자료 구성, 그리고 API를 통한 자료 수집을 다룬다.
STA3035 딥러닝입문 3 6 전공 학사 3-4 Yes
이 교과목은 딥러닝 및 통계적 모형과 관련한 다양한 주제를 다룬다. 딥러닝에 사용되는 여러 가지방법 및 모형들에 대한 개념과 기초적인 이론을 학습하며 현실 자료에 대한 분석 능력과 문제 해결능력을 함양하기 위하여 딥러닝 패키지를 활용하여 실제 자료에 대한 실습을 병행한다.
STA3036 통계적모델링과머신러닝실습 3 6 전공 학사 3-4 Yes
본 과목은 ‘통계적데이터마이닝’ 과목에서 다루지 못한 머신러닝 기법들에 대해 소개하고 다양한 형태의 데이터에 대한 다양한 통계적 모형들에 대해 공부한다. 구체적으로 본 과목에서는 연관성 분석, Support vector machine, ensemble learning 기법들과 일반화 선형모형, 비선형 모형, 네트워크 모형, 공간모형 등과 같은 다양한 통계적 모형들에 대해 공부한다. 본 과목의 목표는 이러한 통계적 방법과 모형을 바탕으로 실제 데이터에 대한 조작과 분석을 실습함으로써 데이터 분석가의 소양을 기르는 것을 최종 목표로 한다.
STA3037 데이터과학을위한회귀분석 3 6 전공 학사 3-4 - No
이 과목은 통계와 데이터사이언스 분야에서 필요한 회귀분석의 기초 및 방법론 그리고 응용을 다루는 교과목이다. 구체적으로는 통계와 데이터사이언스에서 중요한 통계 프로그램인 R을 이용하여 능숙하게 데이터를 탐색하고 분석하기 위해 다양한 회귀 모델링 기법와 통계 이론을 사용하는 능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 이 과목은 또한 회귀 분석을 위한 데이터 요약, 시각화 등의 탐색 기법을 포함한다. R을 이용한 단순선형회귀, 다중선형 회귀와 모형진단 분석을 다양한 예제를 통해 살펴보며, 모형 선택, LASSO와 같은 벌점회귀, 고차원 회귀 분석, 부스트랩핑 회귀분석, 다항식 / 비모수 회귀 등과 같은 고급 주제를 유전체 데이터와 금융 데이터와 같은 실데이터를 이용하여 데이터사이언스를 직접 경험해본다.
STA3038 통계와데이터사이언스 3 6 전공 학사 3-4 - No
본 과목은 데이터 사이언스에 필요한 기초적인 개념에 대해 소개하고 다양한 분야에서의 실제 데이터의 분석을 R을 이용하여 실습한다. 구체적으로 본 과목에서는 데이터 처리 및 준비에서부터 데이터 분석, 데이터 모델링, 기계학습, 생물통계 및 금융통계의 응용에 이르기까지 중요한 주제들에 대해 학습한다. 본 과목의 목표는 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필수적으로 요구되는 수학, 통계, 전산, 그리고 협업 등의 기본적인 소양을 기르는 것을 최종 목표로 한다.
STA3039 통계학과현장실습3 6 12 전공 학사 - No
본 교과목은 기업현장에서의 실습을 통해 수업시간에 배운 통계학 기본이론과 지식의 이해도 및 적용능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 이 과목을 수강하는 학생들은 사전에 승인된 기업 및 기관에서 제공하는 현장실습에 성실히 참여하고 평가됨으로써 학점을 부여받게 된다.
STA3040 통계학과현장실습4 9 18 전공 학사 - No
본 교과목은 기업현장에서의 실습을 통해 수업시간에 배운 통계학 기본이론과 지식의 이해도 및 적용능력을 배양하는 것을 목적으로 한다. 이 과목을 수강하는 학생들은 사전에 승인된 기업 및 기관에서 제공하는 현장실습에 성실히 참여하고 평가됨으로써 학점을 부여받게 된다.
STA4004 심화수리통계학 3 6 전공 학사/석사 1 통계학과 Yes
확률과 확률변수의 개념 그리고 여러 통계적 확률밀도함수를 공부한다. 다양한 확률밀도함수의 특성과 확률밀도함수들 사이의 관계를 살펴보면서 현실에 적용되는 기법도 살펴본다. 또한, 확률표본과 표본평균의 분포도 배운다.
STA4005 심화회귀분석 3 4 전공 학사/석사 1 통계학과 Yes
이 과목은 통계학전공 대학원와 같은 고급 과정을 진학하는 것을 목표로 하는 학생들에게 필수적인 회귀분석 통계 이론과 수학적 엄밀성을 습득하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 회귀분석에서 사용되는 기본적인 통계기법들과 이슈들을 다루며, 추정 방법의 이론적인 성질, 이를 수학적으로 엄밀하게 유도하는 증명 방법 등을 배운다.
STA4006 고차원자료분석입문 3 6 전공 학사/석사 통계학과 Yes
이 교과목은 고차원 관련 최근 통계기법에 대해서 배우고 이를 실증 자료 분석에 적용하는 것을 목표로 하고 있다. 특히 시간에 대한 의존성이 있는 고차원 자료의 모델링에 대한 확장을 중점적으로 다루고자 한다. 또한 다양한 분야의 방법론을 직접 찾아보고 이해해보는 발표를 통해 방법론 개발에 대한 초석을 다지고자 한다.