| 학년·학기 | 교과목명 | 주요내용 |
|---|---|---|
| 1-1 | 데이터정보처리입문 | • 데이터 처리와 관련된 기본적인 컴퓨터 활용 방법과 데이터정보에 대한 수집, 분석, 처리 과정을 살펴봄 • 한글서 작성, 엑셀, R, 파이썬의 기초를 소개 |
| 1-1 | R컴퓨팅 | • 데이터 분석 프로그램으로서 R의 기본개념 및 그 활용성을 소개 • 데이터 입출력 및 프로그래밍 구조 등 R의 기본 특성 및 활용 사례를 설명 |
| 1-2 | 통계로세상읽기 | • 통계 또는 통계학을 처음 접하는 학생들을 대상으로 우리 일상생활 등에서 자주 접하게 되는 여러 가지 통계와 통계학을 사례 중심으로 강의 |
| 1-2 | 데이터과학개론 | • 데이터 과학자가 갖추어야 할 기본적인 소양인 소프트스킬과 하드스킬을 소개하고 강의 |
| 1-2 |
파이썬컴퓨팅 |
• 파이썬의 기초 개념과 문법을 익히고, 이를 활용한 통계학습의 기초 소개 |
| 2-1 | 통계학개론 | • 통계학을 전공하기 시작하는 학생에게 기술적 분석, 확률분포, 통계검정, 회귀모형 등 다양한 통계적 방법을 소개 • 본 강의는 통계학을 시작하는 학생들은 반드시 수강해야 할 교과목 |
| 2-1 | 엑셀데이터분석 | • 엑셀을 이용하여 계산, 자료의 관리, 차트 작성, 검색을 살펴봄 • 엑셀을 이용하여 데이터 수집과 수치 요약 방법들 통계의 기본적 개념을 익히고, 엑셀의 활용한 다양한 분석기능에 대해서 학습 |
| 2-1 | 확률의개념과응용 | • 현대사회에서 불확실성이 커지면서 확률의 개념이 통계학 전반에 활용되고 있음 • 확률이 무엇이고 확률과 확률분포가 어떻게 활용되고 계산하는지 강의 • 이 교과목을 이해하기 위해서는 대학수학의 수강이 필요 |
| 2-2 | 파이썬과 R | • 데이터분석에서 R과 파이썬이 중요한 프로그램 도구가가 되고 있음 • 파이썬과 R을 비교관점에서 살펴보고, 이를 이용한 자료처리 방법 및 기초 데이터분석 방법을 소개 |
| 2-2 | 여론조사의이해 | • 여론조사의 역사, 기본개념, 작성과정에 대해 살펴봄 • 선거여론조사, 마케팅 조사, 시청률조사 등 활용에 대해 살펴봄 |
| 2-2 | 빅데이터의이해와활용 | • 빅데이터 시대에는 데이터의 양이 급증하고 새로운 형태의 데이터가 일상화되면서 데이터로부터 다양한 가치와 통찰력을 얻을 수 있음 • 빅데이터의 정의, 활용, 경영, 시스템, 머신러닝 등 빅데이터와 관련된 내용을 사례 중심으로 강의 |
| 3-1 | 통계패키지 | • 대표적인 통계패키지 SPSS와 SAS의 문법과 통계분석 방법을 강의 |
| 3-1 | 통계조사방법론 | • 사람들의 생각이나 태도 또는 사회현상을 수량화하여 측정하는 사회조사에 대한 이해를 목적으로 함 • 설문지 작성법, 면접방법, 수집된 자료의 입력 방법, 기본적인 표본수집 방법, 조사된 자료에 통계분석, 보고서 작성법 등을 설명 • 사회조사분석사 2급을 준비하는데 기본이 되는 교과목 |
| 3-1 | 데이터시각화 | • 데이터의 특성을 살펴보는 출발점은 데이터를 그래프로 그리는 것임 • 데이터를 살펴보는 전통적 그래프와 지리 시각화, 시간 시각화, 텍스트 시각화와 다변량 시각화 등을 강의 |
| 3-1 | 회귀모형 | • 회귀분석이란 반응변수와 설명변수 간의 함수관계를 규명하는 통계적인 분석방법 • 데이터를 이용하여 회귀모형을 작성하고, 이를 바탕으로 예측하는 방법을 강의 |
| 3-1 |
품질경영 |
• 고객의 요구를 파악 및 창출하여 고객의 기대에 부합하는 품질을 설계 및 제조하는 제품, 서비스 및 공정을 체계적으로 유지 해야 함 • 품질경영시스템과 품질보증 시스템, 제품의 수명주기 측면에서 설계품질의 관리, 공전관리 등을 강의 |
| 3-2 | 데이터처리와활용 | • 데이터를 추출하여 실무에 적용하는 작업은 데이터분석시스템을 통하여 이루어짐 • 데이터를 처리하고, 분석하기 위한 실무적인 관점에서 데이터베이스를 소개하고, 이를 다양하게 활용하는 방법을 설명 |
| 3-2 | 표본조사론 | • 통계조사에 꼭 필요한 각종 표본추출방법, 추정방법, 표본오차, 비표본오차 등에 대해 설명 • 표본추출방법들을 통계패키지로 구현하는 방법과 조사된 자료에 대한 분석 방법을 함께 정리 |
| 3-2 | 바이오통계학 | • 바이오통계학이란 통계적 원리를 의학, 보건학, 생물학 등에 적용하는 학문으로 해당 분야의 연구 설계부터 최종 결과 해석까지 모든 단계에서 중요한 역할을 함 • 바이오통계학의 개념을 쉽게 이할 수 있도록 개론 수준에서 소개하며, R을 이용하여 통계 분석 방법을 예제 데이터에 적용해보는 실습을 제공 |
| 3-2 | 실험계획과응용 | • 데이터를 실험에서 효율적으로 취득할 수 있도록 실험을 설계하고, 얻어진 정보를 이용하는 것이 중요 • 일원배치법, 이원배치법, 공분산분석, 요인배치법, 다구치 실험계획법 등을 강의 |
| 3-2 | 수리통계학 | • 추정과 검정과 관련된 통계적 추론의 기본원리와 이와 관련된 확률분포를 살펴봄 • 이 교과목을 수강하기 위해서는 대학수학과 통계학개론 수강의 필수임 |
| 4-1 | 신뢰성공학 | • 시스템을 분석하는 공학전문가 및 설계개발담당자 또는 품질관리기사 1급 시험을 준비하는 사람들에게 신뢰성 공학에 관한 기본지식을 강의 • 신뢰성의 개념과 설계, 관련 모형, 검정방법, 시험방법 등에 대해 살펴봄 |
| 4-1 | 다변량분석 | • 다변량방법들 중에서 널리 이용되고 있는 주성분분석, 군집분석, 다차웡척도법, 판별분석 등을 방법과 분석사례 중심으로 강의 |
| 4-1 | 예측방법론 | • 시간의 흐름에 따라 정리.관측된 시계열에 대한 모형을 작성하고 예측하는 방법을 강의 • ARIMA 모형의 작성, 시계열의 분해, VAR모형과 공적분모형의 작성을 강의 |
| 4-1 | 데이터마이닝 | • 데이터 마이닝에서는 대용량의 자료로부터 숨겨진 지식, 예기치 않은 패턴, 새로운 규칙 등을 발견하는 과정이 중요 • 데이터 마이닝의 정의, 데이터 마이닝의 단계, 기법의 소개, 의사결정나무, 신경망, 동시발생 메트릭스, K-평균 군집화 등을 강의 |
| 4-2 | 비정형데이터분석 | • 비정형데이터의 개념 및 기존 데이터와 비정형 데이터의 차이점을 이해하고 텍스트마이닝과 이에 바탕을 둔 소셜네트워크 분석을 강의 |
| 4-2 | R데이터분석 | • RStudio를 바탕으로 R 고급 그래프 기능, R 통계 계산, R 데이터마이닝 등을 설명 |
| 4-2 | 딥러닝의 통계적이해 | • 빅데이터 시대가 되면서 딥러닝의 활용성이 커지고 있음 • 딥러닝을 통계학 기반으로 설명 • 딥러링과 관련된 CNN, RNN, LSTM, Transformer, GAN, BERT 등을 강의 |
| 4-2 | 베이즈데이터분석 | • 베이즈 추론은 베이즈 정리에 근거하여 불확실성을 가진 정보를 확률로 표현하고, 이를 이용하여 추론하는 방법 • 베이즈 추론의 기본개념과 베이즈 추론에 필요한 통계적 계산방법을 이해하고, 이를 이용하여 다양한 통계 모형에 적용하는 것을 강의 |
| 4-2 |
자연언어처리 |
• 자연언어 처리와 관련된 기본적인 개념들을 이해 • 자연언어 처리에 사용되는 여러가지 딥러닝 모델들에 대해 강의 |
통계·데이터과학과 전공교과에 대한 데이터입니다.
