학부
교과과정
교과과정 개요
통계학은 데이터 기반 의사결정의 핵심 도구로, 다양한 학문 및 산업 분야에서 필수적인 역할을 하고있다.
빅데이터 시대에서 통계학은 단순한 숫자 분석을 넘어 패턴을 발견하고, 미래를 예측하며, 최적의 전략을 도출하는 강력한 도구로 자리 잡고 있다.
본 학과는 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 교과과정을 통해 이론적 깊이와 실무 역량을 갖춘 데이터 분석 전문가를 양성하고자 한다.
빅데이터 시대에서 통계학은 단순한 숫자 분석을 넘어 패턴을 발견하고, 미래를 예측하며, 최적의 전략을 도출하는 강력한 도구로 자리 잡고 있다.
본 학과는 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 교과과정을 통해 이론적 깊이와 실무 역량을 갖춘 데이터 분석 전문가를 양성하고자 한다.
통계 이론 기초
확률과 통계 개념을 배우고, 데이터를 수집·분석하는 기본적인 방법론을 익힌다.
통계 이론 심화
고급 이론을 통해 통계 기법들의 수학적 근거와 응용 가능성을 심도 있게 이해한다.
통계 응용
통계적 사고를 기반으로 품질관리, 보험, 실험 설계, 데이터마이닝 등 실무 중심의 분석 기법을 학습한다.
데이터 사이언스 과정
AI 및 빅데이터 시대에 맞춰 딥러닝, 자연어 처리, 이미지 분석 등의 최신 기술을 익 혀 실전 문제 해결 능력을 기른다.
교과목 이수 기준
총 132학점 이상 이수 의무, 전 학년 평점평균 2.0이상
1. 교양
- 교양 최대 45학점(공통교양, 핵심교양, 선택교양 모두 포함)
- 45학점 초과 취득 학점은 졸업학점에서 감산
2. 전공기초 12학점(4과목) 이수 (전공기초 학점은 전공 학점에 포함되지 않음)
- 과목 : 기초통계학(1),(2) / 통계수학(1),(2)
3. 전공필수
- 12학점 / 수리통계학(1),(2), 회귀분석, 다변량통계분석
4. 전공(전공필수 학점 포함)
- 전공심화의 경우 66학점
- 복수전공, 연계전공, 융합전공, 자기설계전공의 경우 45학점
※ 부전공 이수자는 전공심화과정 또는 복수, 연계, 융합, 설계전공 중 하나 이상 의무 이수해야 함.
5. 교육과정
2018-2025학번
| 구분 | 과목 | 이수학점 | 이수기준 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 교양 | 공통교양, 핵심교양, 선택교양 모두 포함 | 31 | 최대 45학점 이수 인정 | 45학점 초과이수 시, 졸업 132학점에서 감산 (졸업 사정 시 감산) |
| 전공기초 | 기초통계학(1) 기초통계학(2) 통계수학(1) 통계수학(2) |
12 | 전공기초 학점은 전공 학점에 포함되지 않음 | |
| 전공필수 | 수리통계학(1) 수리통계학(2) 회귀분석 다변량통계분석 |
12 | 전공필수 학점은 전공 학점에 포함 | |
| 전공 | 66학점: 전공심화 45학점: 복수전공, 연계전공, 자기설계전공 |
부전공 이수자는 전공심화과정 또는 복수, 연계, 융합, 설계 전공 중 하나 이상 의무 이수해야 함 | ||
| 자유선택 | 자율 이수 | |||
| 총 이수학점 합계 | 132 | 졸업에 필요한 최소 이수학점 전 학년 평점평균 2.0이상 |
복수전공 및 부전공 기준
1. 타과 학생의 응용통계학과 복수전공
- 전공기초 12학점(통계수학(1),(2), 기초통계학(1),(2)) / ‘자유선택’으로 이수구분 되어있음
- 전공필수 12학점 (수리통계학(1),(2), 회귀분석, 다변량통계분석) / ‘복수전공’으로 이수구분 되어있음
- 전공필수 포함 복수전공 45학점
2. 타과 학생의 응용통계학과 부전공
- 전공필수(6학점 이상, 과목 무관) 포함 부전공 21학점