인제대학교 통계학과

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[교육목표]
통계학과는 과학적인 의사결정을 위해 각종 데이터를 처리 분석하여 내재하는 특성들을 알아내고 정보를 창출하기 위해 필요한 통계적인 방법론을 교육한다. 기초적인 데이터분석방법론의 이해와 컴퓨터 시스템 활용능력 및 빅데이터 처리능력을 함양하여 사회의 중추적인 역할을 담당할 수 있는 유능한 통계자료분석 전문가 양성을 목표로 한다.

 

1학기

2학기

1학년

  • 데이터와정보Ⅰ
  • 비쥬얼베이직
  • 자료분석입문
  • 통계적데이터관리
  • C++및 실습
  • 데이터분석소프트웨어Ⅰ
  • 엑셀프로그래밍
  • 자료분석응용
  • 정보수학Ⅰ

2학년

  • 계산통계
  • 통계적방법론(격년제개설)
  • 조사방법론(격년제개설)
  • 데이터분석소프트웨어Ⅱ
  • 정보수학Ⅱ
  • 데이터베이스활용 및 실습
  • 실험계획과 응용
  • 회귀분석Ⅰ
  • 비모수통계학(격년제개설)
  • 확률과 응용

3학년

  • 고급SQL
  • 다변량자료분석
  • 데이터마이닝 및 실습
  • 추정과 검정
  • 회귀분석Ⅱ
  • 금융정보분석
  • 캡스톤디자인Ⅰ(Capstone DesignⅠ)
  • 범주형 자료분석
  • 시계열자료분석(격년제개설)
  • 품질관리

4학년

  • 캡스톤디자인Ⅱ(Capstone DesignⅡ)
  • 통계자료분석
  • 마이크로마케팅 입문
  • 데이터정보특강
  • 통계세미나


< 1학년 >
자료분석입문
(Elementary Data analysis)

통계학 입문과목으로 통계학 기본원리와 분석기법을 학습하여 고급통계학의 연구에 기초가 되도록 한다. 확률, 추정과검정, 회귀분석, 분산분석 등을 다룬다.

비쥬얼베이직
(Visual Basic)

비쥬얼프로그래밍에 대한 기초 지식과 윈도우즈 환경에서의 비쥬얼프로그래밍에 많이 이용되고 있는 Visual Basic에 대해서 학습한다. , 컨트롤, 그리고 프로그램 코딩에 대한 개념을 배우며, 실습을 통하여 Visual Basic으로 프로그래밍하는 방법을 습득한다. 나아가 고급 프로그래밍을 할 수 있도록 프로그래밍의 기초 개념을 습득하고 배양한다.

데이터와 정보
(Data and Informatics)

데이터정보학의 입문과정으로 데이터에 대한 기본정보를 얻는 과정에 대하여 학습한다. 다양한 분야에서 얻어지는 예제 데이터를 통하여 데이터에 대한 시각적 표현 방법, 기초적인 확률 모델의 소개, 표본의 효용성 등을 다룬다.

자료분석응용
(Applied Data analysis)

자료분석입문의 연속강좌이다.

C++ 프로그래밍 및 실습
(C++ Language
& Lab)

C++를 기반으로 하여 프로그램 기법을 배운다. C에서 발전된 것들을 학습하고 조건문, 반복문, 배열, 문자열 등에 대해 학습한다. 고급 프로그래밍을 하기 위한 알고리즘을 심도있게 다루며 실습을 통하여 각종 문제를 프로그램으로 해결하는 기법을 배운다.

데이터분석소프트웨어
(Data Analysis Software)

데이터처리에 필요한 SAS(StatisticApplication System)의 활용법을 배운다.

엑셀프로그래밍
(Excel Programming)

본 교과는 데이터관리에 대한 준비를 위하여 다양한 데이터 타입과 기본적인 스프레드시트 프로그램인 엑셀의 기본 사용법을 익히고 기초 소양을 쌓기 위한 준비과정이다. 따라서 본 교과는 깊이 있는 이론보다는 다양한 자료를 통하여 자료의 표현 변환, 해석 등에 역점을 둔다.

정보수학Ⅰ
(Mathematics with Package)

전공과정의 학습에 필요한 수열, 극한, 연속, 초월함수 등의 개념을 다루되 컴퓨터 실습을 통해 이해를 돕는다.


< 2학년 >

계산통계
(Computational Statistics)

통계학에서 배운 여러 가지 추론에 관한 이론을 모의실험을 통해 이해한다. 그리고 방대한 계산을 요구하는 통계적 방법과 이론적으로 해결하지 못하는 문제를 계산을 통해 해결하는 방법을 다룬다.

데이터분석소프트웨어
(Data Analysis Software)
데이터철에 필요한 SAS(StatisticApplication System) 의 활용법을 배운다

조사방법론 ( Survey Analysis )

실험, 관찰, 조사, 내용분석 및 조사연구를 위하여 실시하게 되는 조사방법의 계획, 설문지 작성법, 설문지 문항의 신뢰성과 타당성 검토 방법, 그리고 조사결과에 대한 분석법에 대해 다룬다.

정보수학II
(Mathematics with Package)

정보수학 I의 연속 과정으로 미분과 적분에 대해서 다룬다.

확률과응용
(Probability)

확률과 확률변수에 대한 기본 개념 및 기댓값, 극한정리 등을 다룬다.

실험계획과응용
(Experimental Design)

완전확률화법, 라틴방격법(Latin square), 그레코-라틴(Graeco-Latin)방격법, 요인배치법, 블록계획(block design), 혼합모형, 일부실시법(fractional replication) 등의 다양한 실험계획법의 이론을 소개하고 각 계획법에 대한 분산분석 방법에 대해 다룬다.

데이터베이스활용및실습
(Database Application & Lab)

데이타베이스의 기초 개념에서부터 데이터베이스의 구조 및 데이터 모델, 관계형 데이터베이스 시스템과 질의어인 SQL들을 익히고, 현재 사용중인 대표적인 데이터베이스 관리 시스템을 실제로 프로젝트를 통해 실습한다.

비모수 통계학
(Noparametric Statistics)

모집단의 분포에 대해 특정 형태의 가정을 하지 않는 통계적 방법을 다룬다. 특히 일표본, 이표본 위치문제, 위치문제, 일원배치법, 이원배치법과 분포함수문제 등을 해결하는 방법을 배우고 이를 통계프로그램으로 해결하는 방법을 익힌다.


< 3학년 >

고급SQL
(Advanced SQL)

고급 SQL 지원을 위한 데이터베이스기능에 대한 학습을 하며, 데이터베이스 기초이론과 관계형 데이터베이스를 생성하는 방법과 프로그래밍 기술을 이용한 데이터베이스 활용기법에 대해 다룬다.

다변량자료분석
(Multivariate Data Analysis)

다변량 자료에 관련된 이론과 주성분 분석, 요인분석, 판별및 분류분석, 군집분석 등의 분석방법을 다룬다.

데이터마이닝및실습
(Data Mining & Lab)

대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 탐색적이고 통계적인 방법인 데이터마이닝을 위한 이론과 응용에 대해 학습한다. 연관성분석, 군집분석, 회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망 등의 간접적 또는 직접적 데이터마이닝 학습기법에 대한 이론에 대해 학습한다. 실습에서는 실제 자료들을 가지고 데이터마이닝을 하는 과정을 학습한다.

추정과검정
(Statistical Inference)

통계학의 기초 이론을 수리적으로 이해하고 확률분포 및 추정, 검정에 관한 것을 배운다.

금융정보분석
(Financial Information Analysis)

미래의 복잡하고 불확실한 금융문제에 대해 여러 가지 금융이론 및 통계기법을 이용하여 유용한 정 보를 찾을 수 있는 방법을 습득한다.

캡스톤디자인Ⅰ
(Capstone Design)

대용량의 데이터를 기반으로 유용한 정보를 추출하는 데이터마이닝의 이론과 실습을 심화 학습한다. 그리고 각 산업분야에서 생성되는 실제 자료로부터 유용한 정보를 추출하여 활용방안을 제시하는 그룹 프로젝트를 실시하여 데이터마이닝에 대한 이해의 폭을 넓히고 실제 자료에 대한 분석 능력을 함양시킨다.

범주형자료분석
(Categorical Data Analysis)

범주형 자료에 대한 분할표검정, 연관성 검정을 비롯하여 로지스틱모형, 로그선형 모형 등을 다룬다.

품질관리
(Quality Control)

품질 향상을 위한 기본개념을 이해하고 관리도, 6 등 관리기법을 배운다.

회귀분석
(Regression Analysis)

반응변수와 설명변수간의 함수적 관계를 규명하는 통계적 방법인 회귀분석 방법을 다룬다. 여기에는 단순선형회귀, 다중선형회귀모형에 대한 모수추정, 모형평가, 변수선택 등이 포함되며, SAS 등의 통계패키지 프로그램을 이용하게 된다.


< 4학년 >

캡스톤디자인Ⅱ
(Capstone DesignⅡ)

마케팅, 금융업, 제조업 등 다양한 산업 분야에서 생성되는 데이터에 대한 정보를 요약하고 표현하는 방법들을 습득하고 통계적 모형을 활용하여 유용한 정보를 얻는 방법에 대한 이론과 실습을 심화 학습한다. 그룹 프로젝트를 통하여 실제 자료를 처리하고 분석하는 기법을 익혀 자료의 통계적인 처리와 활용에 대한 능력을 향상시킨다.

데이터분석상담Ⅰ
(Data Analysis Consulting)

상담자의 역할, 문제해결과 의사소통력의 향상, 개인의 발전 등, 상담의 기초에 대해 다룬다.

마이크로마케팅 입문
(Introduction to Micro Marketing)

마이크로마케팅을 위한 데이터의 수집, 관리, 분석 기법을 습득하고 데이터베이스 마케팅과 통계학의 기법들을 연관시켜 문제를 해결하는 방법을 다룬다.

데이터정보특강
(Advanced Data Information)

정규과정에서 다루지 못한 최근의 통계적 분석기법들을 소개한다.

통계세미나
(Statistical Seminar)

다양한 전공 및 통계분야의 자료 분석에 관련된 최근 연구 동향에 대한 주제로 토론 및 세미나를 한다.

 

 

 


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