교과목소개

교과목 리스트
년도	학기	학수번호	교과목명 (영문)	이수구분	교과목 개요
2023	2	NS221	SAS프로그래밍 (SAS Programming)	전공선택
2023	1	NS223	수리통계학 (Mathematical Statistics)	전공선택	통계적 추론을 하기 위하여 필연적으로 필요한 확률의 개념을 다루고 이어서 추정 및 검정의 이론을 심도 있게 다룬다.
2023	1	NS237	회귀분석및실습 (Regression Analysis)	전공선택	변수들 사이에 존재하는 관계를 모형화 시키는 통계기법으로 단순회귀모형의 설정 및 모형의 추정, 타당성 진단을 다루며, 다중회귀모형의 추정과 검정도 다룬다. 특히 다공성성의 문제, 지시변수의 이용, 이상치의 문제 등도 심도 있게 다루어지며, 이론 강의와 더불어 통계 패키지를 이용한 실습이 병행된다.
2023	1	NS239	중급R프로그래밍 (Intermediate R Programming)	전공선택	R을 본격적인 분석 도구로 사용하기 위해 다양한 내용을 소개한다. 패키지 dplyr과 tidyr에 의한 데이터 다듬기, ggplot2에 의한 데이터 시각화 및 자료탐색 과정 등을 다루며, 실습이 특히 강조되는 과목이다.
2023	2	NS240	SAS프로그래밍 (SAS Programming)	전공선택	통계분석에서 많이 사용되는 SAS의 사용법을 익히고 자유롭게 사용할 수 있도록 실습한다.
2023	1	NS301	시계열분석 (Time Series Analysis)	전공선택	시계열자료는 시간에 따라 나타나는 자료를 의미하는데, 일일 주가지수가 대표적인 경우이며 상당히 많은 분야에서 다루어지는 자료의 형태이다. 시계열자료의 분석 방법으로 분할기법과 Box-Jenkins 방법이 다루어진다. 실제 자료를 대상으로 컴퓨터 패키지를 이용하여 모형설정과 분석, 그리고 결과의 해석 방법이 중점적으로 다루어진다.
2023	1	NS302	실험계획법 (Experimental Design)	전공선택	통계적 실험은 의학 및 공학 등 여러 분야에서 이루어지고 있는데, 실험의 결과가 정당성을 갖기 위해서는 주어진 상황에 적합한 실험이 설계되어야 한다. 완전임의배치법, 난괴법, 요인실험, 분할기법 등의 여러 가지 실험계획법을 다루며 특히 자료의 분석 방법으로 분산분석의 개념이 소개된다.
2023	2	NS304	표본이론 (Sampling Theory)	전공선택	통계분석의 신뢰성을 높이기 위해서는 대표성이 있는 표본의 추출이 필수적이다. 무작위 추출법, 계통추출법, 층화추출법, 집락추출법, 표본재추출법 등의 내용으로 최상의 표본을 추출하는 방법을 다룬다.
2023	2	NS306	다변량분석 (Multivariate Statistical Models)	전공선택	두 개 이상의 변수를 동시에 분석하고자 할 때 이용되는 통계적 방법으로 Hotelling’ s T2 , 다변량회귀모형, 판별이론, 인자분석 등을 다룬다. 컴퓨터 패키지를 이용한 실제 자료의 분석이 강조된다.
2023	1	NS310	범주형자료분석 (Categorical Data Analysis)	전공선택	범주형자료의 분석방법이 다루어진다. 빈도수에 의하여 교차 분류된 2차원 분할표 및 다차원 분할표를 작성하여 변수들간의 관계를 X2 또는 G2의 분석을 통하여 고찰한다.
2023	1	NS323	통계조사실습 (Practice in Statistical Survey Design)	전공필수	통계학 이론에 기초를 둔 여러 형태의 각종 조사를 위한 자료수집 방법들에 대한 이론적 고찰과 비교, 실제 자료의 분석을 통한 통계분석의 개념에 대한 이해를 경험하게 하여 통계이론에 대한 개념 설정 및 그 적용에 대한 학습과 수집된 자료에 대한 분석을 통하여 통계패키지의 이용 능력을 기르도록 한다.
2023	1	NS342	응용통계세미나Ⅰ (Seminar in Applied StatisticsⅠ)	전공선택	새로이 각광을 받는 분야 또는 특히 중요한 분야를 심도 있게 다루는 과목으로 응용통계학 전공의 교수진이 전원 강의에 참여하는 팀교수제로 운영된다.
2023	1	NS343	통계활용사례연구 (Case Study on Applied Statistics)	전공선택	응용통계학 전반에 걸쳐 다루어진 여러 가지 통계적 방법을 보강하여 재습득할 수 있도록 응용통계학과 교수진과 학생들이 관심분야별로 개별적으로 심도 깊은 학습을 통해 자료분석전문가로써의 능력을 배양하도록 한다.
2023	2	NS345	통계자료분석실습 (Practice in Statistical data Analysis)	전공필수	통계분석을 활용하는 많은 분야의 자료를 활용하여 적절한 통계자료분석 기법의 사용, 통계패키지 실습, 분석 결과의 요약 및 정리, 분석 결과에 대한 보고서 작성 및 발표 등의 내용을 실습하도록 한다.
2023	2	NS346	응용통계세미나Ⅱ (Seminar in Applied StatisticsⅡ)	전공선택	새로이 각광을 받는 분야 또는 특히 중요한 분야를 심도 있게 다루는 과목으로 응용통계학 전공의 교수진이 전원 강의에 참여하는 팀교수제로 운영된다.
2023	2	NS347	비모수통계자료분석 (Nonparametric Statistics)	전공선택	모집단 분포를 구체적으로 가정을 하지 않고 주어진 문제를 해결할 수 있도록 통계적 추론을 가능하게 하는 비모수 통계 이론과 방법을 다룬다.
2023	1	NS358	보건의학통계 (Biomedical Statistics)	전공선택	통계학은 현대 과학의 거의 모든 분야에서 과학적이고 신빙성 있는 결론을 도출하기 위한 필수적인 학문이다. 본 과정을 통하여 보건의학통계 분야의 여러 관심자들이 보건통계분야의 이론을 체계적으로 심도 있게 배우며 실질적 연구에 직접 적용함으로써 보다 질 높은 연구 성과를 도출하고, 효과적이고 체계적인 보건의학 연구에 도움이 되고자 한다.
2023	2	NS359	바이오통계자료분석 (Biostatistical Analysis)	전공선택	다양한 바이오통계기법이론의 기본 개념들을 명확하게 이해하고, 기초과학ㆍ역학ㆍ임상연구 분야에서 활용되는 최신 통계분석기법을 습득하며, 강의와 병행하여 실제의 연구 자료의 분석을 통하여 연구에 활용할 수 있도록 구성하였다.
2023	2	NS360	빅데이터분석활용 (Bigdata Application)	전공선택	빅데이터는 데이터의 생성 양 · 주기 · 형식 등이 기존 데이터에 비해 너무 크기 때문에, 종래의 방법으로는 수집 · 저장 · 검색 · 분석이 어려운 방대한 데이터다. 컴퓨터와 처리기술이 발달함에 따라 디지털 환경에서 생성되는 빅데이터의 분석 및 활용을 통해 변화에 관한 새로운 시각이나 법칙을 발견, 예측하고자 한다.
2023	2	NS361	공공데이터분석 (Public Data Analysis)	전공선택	정부나 공공기관에서 공개하는 국가 통계의 작성 과정을 이해하고, 정부 및 공공기관이 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 공공 데이터를 분석하여 실제 활용 가능한 결과를 도출해 보는 실습 과정으로 운영한다.
2023	2	NS362	R데이터분석 (Data Science using R)	전공선택
2023	1	NS363	Python프로그래밍 (Python Programming)	전공선택	Python은 컴퓨터공학 및 데이터 사이언스 분야에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어이다. 대규모 데이터의 분석 및 시각화에 특히 강점이 있는 Python에 대한 기본적인 내용을 소개한다.
2023	2	NS364	빅데이터시각화분석 (Bigdata Visualization Analysis)	전공선택	복잡하고 규모가 큰 통계자료에서 유용한 정보를 얻고 특정한 pattern을 인식하기 위한 과정, 그리고 통계자료분석 과정 등에서 데이터의 시각화 분석은 매우 중요한 역할을 하고 있다. 본 과목에서는 R, plotly 및 shiny의 기능을 소개하며, 학생들이 시각화를 이용하여 데이터 분석의 새로운 세계를 접할 수 있도록 기회를 제공하는 것을 목표로 하고 있다.
2023	1	NS365	기계학습 (Machine Learning)	전공선택	통계적 모형과 더불어 데이터 예측에 많이 사용되는 기법이다. 통계적 모형은 데이터의 확률적 분포를 근거로 추론 및 예측을 목적으로 운영되지만, 기계학습은 알고리즘에 의존하여 오직 예측만을 목적으로 운영되는 기법이다. Python 또는 R에 의한 기계학습의 소개 및 실습이 이루어진다.
2023	2	NS366	SQL프로그래밍 (SQL Programming)	전공선택	SQL은 관계형 데이터베이스의 관리를 위해 개발된 언어이다. 많은 데이터베이스 관련 프로그램들이 SQL을 표준으로 사용하고 있어서 데이터의 효과적인 습득에 필요한 언어이다. 원활한 데이터 분석을 실시하기 위한 첫 단계로써 데이터 습득의 효과적인 기법을 익힐 수 있다.
2023	2	NS410	통계컨설팅 (Statistical Consulting)	전공선택	통계학을 잘 모르는 일반인들에게 통계적인 문제를 상담해 주는 통계컨설팅의 필요성은 통계학이 점차 일반화되면서 크게 증가하고 있다. 본 과목은 여러 가지 통계적 기법을 충분히 이해하고 실제문제에 정확하게 적용시킬 수 있는 능력과 실제 의뢰인에 대한 상담능력을 배양시킴으로써 자료분석전문가로서의 능력을 키우는데 중점을 둔다.
2023	1	NS419	졸업논문 (Thesis)	전공필수
2023	2	NS419	졸업논문 (Thesis)	전공필수
2023	2	NS435	고급R프로그래밍 (Advanced R Programming)	전공선택	R은 매우 훌륭한 통계분석도구이지만, 프로그래밍 언어로도 매우 탁월한 성능을 지니고 있다. 따라서 R의 효율적인 프로그래밍 기법을 익히는 것은 통계분석 과정을 한 단계 업그레이드 할 수 있는 필수적인 요소가 된다. R의 고급 프로그래밍 기법을 익히는 것이 과목의 목표가 된다.
2023	1	NS436	의사결정모델링 (Decision Making Modelling)	전공선택	불확실성 상황 하에서 의사결정을 위한 여러 대안을 탐색하고, 최적의 대안을 선택하는 방법을 학습하는 교과이다. 베이즈 확률, 효용함수이론 등 의사 결정에 필요한 기초 개념과 시뮬레이션 혹은 사례를 활용한 실습을 통해 의사결정 과정을 학습하는 것이 교과의 목표이다.
2023	1	NS437	텍스트마이닝 (Text Mining)	전공선택	최근에는 분석 대상이 되는 데이터에 정형화된 숫자형 데이터만이 아니라 비정형화된 문자형 데이터도 포함이 되고 있다. 페이스북이나 트위터에 올려진 문장들을 분석하는 등의 SNS(Social Network Service) 분석은 이제 마케팅에서 중요한 요소가 되고 있다. 텍스트 마이닝의 기본 개념을 설명하고 실제 사례를 분석하는 것이 과목의 목표이다.
2023	1	NS438	IPP5(장기현장실습) (Industry Professional Practice Ⅴ)	전공선택	IPP(장기현장실습) 대학교 교과과정 일부를 산업체 현장에서 단기현장실습(1~2개월)의 단접을 보완하여 장기간(4개월~6개월)에 거쳐 이수하도록 하는 기업연계형 장기현장실습 제도로서, 대학 기업 간 고용 미스매치에 따른 청년 실업 문제를 해소하고 전공교육과 연계된 산업현장에서 실무 경험을 습득하고 체계적인 현장훈련을 받을 수 있도록 지원하는 산학협력 훈련제도이다.
2023	2	NS438	IPP5(장기현장실습) (Industry Professional Practice Ⅴ)	전공선택	IPP(장기현장실습) 대학교 교과과정 일부를 산업체 현장에서 단기현장실습(1~2개월)의 단접을 보완하여 장기간(4개월~6개월)에 거쳐 이수하도록 하는 기업연계형 장기현장실습 제도로서, 대학 기업 간 고용 미스매치에 따른 청년 실업 문제를 해소하고 전공교육과 연계된 산업현장에서 실무 경험을 습득하고 체계적인 현장훈련을 받을 수 있도록 지원하는 산학협력 훈련제도이다.

담당부서 : 응용통계학 전화번호 : 031-379-0607