CSW105 빅데이터분석을 위한 기초통계학 I 

통계학의 기초로서 기술통계학, 통계학 이론의 바탕을 이루는 확률이론, 통계학의 중심이론인 추론, 그리고 몇 가지 통계적 분석기법에 대한 기본개념을 숙지하고 그 응용사례를 익히는 것을 목적으로 한다. 
 

CSW106 빅데이터분석을 위한 기초통계학 II

통계학의 기초로서 기술통계학, 통계학 이론의 바탕을 이루는 확률이론, 통계학의 중심이론인 추론, 그리고 몇 가지 통계적 분석기법에 대한 기본개념을 숙지하고 그 응용사례를 익히는 것을 목적으로 한다. 또한 통계프로그램인 R을 이용한 분석기법도 다룬다. 

 

BIG201 선형대수 

벡터공간, 행렬, 손형사상과 행렬, 행렬식, 2차행렬, 다항식과 행렬, 이차곡면 등의 내용을 다룬다.

 

BIG203 전산통계 및 빅데이터분석

통계소프트웨어에 이어서 통계적 자료 분석에 유용하게 쓰이는 고급 통계패키지의 기본적인 활용방법과 각 통계분석별 패키지 프로그램 작성과 출력결과의 해석을 다룬다. 통계패키지로는 주로 SAS와 SPSS 등을 다룬다.

 

BIG205 빅데이터이해와 활용 

불확실성의 측정도구로서의 확률에 대한 전반적이고 기본적인 개념을 다룬다. 확률의 정의와조건부확률, 확률분포, 기대값 등을 주로 배운다.

 

BIG202 빅데이터분석을 위한 R프로그래밍 

 R프로그램은 강력한 통계기능 외에도 강력한 오픈소스 기반으로 누구나 쉽게 원하는 패키지와 라이브러리를 활용하여 원하는 기능을 구현할 수 있다. 유료가 아닌 무료인 프로그램을 이용하여 웹에서 제공하는 다양한 라이브러리를 사용하면 MATLAB과 비슷한 기능을 쉽게 이용할 수 있는 R을 중점적으로 다룬다.
 

BIG204 통계패키지 및 분석기법의 활용 

통계소프트웨어에 이어서 통계적 자료 분석에 유용하게 쓰이는 고급 통계패키지의 기본적인 활용방법과 각 통계분석별 패키지 프로그램 작성과 출력결과의 해석을 다룬다. 통계패키지로는 주로 SAS와 SPSS 등을 다룬다.

 

 

BIG206 데이터분석기반의 통계적의사결정론 

통계적의사결정론은 불확실한 상황아래서 의사결정문제를 통계적 지식으로 해결하는데 관계되어 있다. 통계학을 전공하는 사람은 물론 무역, 경영, 경영정보 등을 전공하는 사람들에게도 필수적으로 다뤄야할 학문이다. 최선의 의사결정을 내리기 위해서는 불확실성을 감소시킬 수 있는 정보가 필요하다. 이교과목에서는 최대최소, 최대최대, 베이즈교정, 표본정보의 기대치, 위험분담, 그룹 의사결정 등을 공부한다.

 

BIG301 회귀분석 이해와 활용

회귀분석은 어떤 반응과 그것에 영향을 주는 요인들(설명변수들)과의 관계를 함수식으로 표현하며 그 현상을 설명하고 예측하는 통계적 방법으로, 데이터부석을 위한 모형화 기법의 대표적인 방법이다. 설명변수가 하나인 단수선형회귀와 설명변수가 여러 개인 다중선형회귀를 다룬다. 이에는 선형회귀의 기본과 더불어 다항히귀, 질적변수, 변수선택법 등도 포함되며, 통계소프트웨어 SAS를 이용한 실습을 병행하여 실제 회귀 문제의 해결능력을 함양한다.

 

BIG303 통계적 확률 및 활용

통계학 전반에 걸친 방법론을 이론적인 관점에서 이해하고 각 기법의 기본적인 개념과 각 기법간의 관련성에 대한 이해를 증진시키는 데 본 강좌의 목적이 있다. 강의의 주요 내용으로는 표본분포, 점추정과 구간추정, 추정량의 성질(불편성, 최소분산, 충분성), 검정법(최량검정, 우도비검정)을 들 수 있다.

 

 

BIG305 탐색적데이터분석 및 실험

탐색적 데이터분석”(Exploratory Data Analysis; EDA)이란 데이터의 특징과 데이터에 내재하는 구조를 알아내기 위한 통계적 기법들을 통칭한다. 자료분석은 탐색(exploration) 단계의 자료분석과 확증(confirmation) 단계의 자료분석으로 양분할 수 있는데, 우리들 자료분석자는 탐색적 자료분석을 통하여 데이터의 구조와 특징을 파악하며 여기서 얻은 정보를 바탕으로 적합한 통계 모형을 만들게 된다. 즉, EDA는 미지의 특성을 파악하고 자료구조를 밝힐 수 있는 실마리를 찾아 동분서주하는 방식의 자료분석인 반면, 확증적 자료분석은 수집된 정보와 증거에 대한 차분한 실증적 평가에 중점을 두는 방식의 자료분석일 할 수 있다.

 

 

BIG307 통계적 품질관리 및 활용 

현대의 기업이나 조직체에서 품질은 경쟁력의 핵심이 되고 있다. 본 강좌에서는 제품/서비스의 품질의 관리 및 개선을 위한 기본 기법을 배운다. 이에는 품질의 의미, 품질관리의 역사, ISO 9000, 품질관리를 위한 그래픽 기법, 관리도, 공정능력분석, 실험계획법 등이 포함되며, 통계소프트웨어 Minitab을 이용하여 실습한다.

 

BIG304 실험계획법 및 실습 

실험계획법은 말 그대로 실험을 계획하는 방법을 다룬다. 여러 가지 비교연구를 위한 효율적인 실험 방법과 실험에서 얻어진 데이터의 통계적 분석방법을 배우게 된다. 어떤 요인이 반응에 유의한 영향을 주는가를 찾아내고 유의한 영향을 미치는 요인들이 어떠한 조건을 가질 때 가장 바람직한 반응을 얻을 수 있는가도 탐구한다. 일원배치법, 이원배치법 등의 요인설계, 난괴법, 라틴방격법, 직교배열법, 분할구설계, 반응표면분석 등의 실험설계와 분산분석 방법을 이해하고, 통계소프트웨어 SAS를 이용하여 실습한다.

 

BIG306 범주형데이터분석 및 실험 

범주형 자료의 통계적 분석을 중심으로 2차원, 3차원 분할표, 로지스틱 회귀분석, 로지트(logit) 모형, 대수선형(log-linear) 모형 그리고 일반화 선형모형의 기본이론과 SAS와 SPSS등 관련통계 software의 처리방법을 다룬다.

 

 

BIG308 신뢰성 통계분석 및 실험

오늘날 사회는 그 변화 속도가 점점 빨라지고 있으며 사회현상의 특성을 결정하는 요인들도 점차 다양해짐에 따라 의사결정과정이나 현상을 파악함에 있어서 보다 신속하고 정확한 정보획득이 요구되고 있는 실정이다. 이처럼 신속하고 과학적인 정보를 얻기 위해서 대부분의 분야에서는 통계조사를 활용하고 있다. 이를 위해서 여론조사, 시장조사 등의 다양한 형태의 표본조사를 통해서 정보를 얻고, 이 정보를 정량화하여 객관적이고 신빙성 있는 결과를 추론 하고 있다. 이와 같이 현대 사회의 각 방면에서 경제적, 사회적, 문화적 현상 파악을 위해서 표본조사는 필수적으로 활용되고 있다. 이에 본 강좌에서는 통계조사 전문가가 아닐지라도 신뢰 받을 수 있는 조사결과를 생산할 수 있도록 표준화된 통계조사의 주요절차 및 기본적 분석기법에 대한 내용을 다룬다.

 

BIG310 빅데이터패키지응용 및 실무

통계패키지 SPSS,MINITAB,R등 여러가지 패키지로 응용하여 실무에 접해 보는 내용을 다룬다.
 

BIG403 다변량데이터분석 및 실험

다변량 데이터란 일반적으로 변수가 두 개 이상인 경우의 데이터를 말한다. 본 강좌에서는 실험이나 여론 조사에서 수집된 다변량 데이터의 통계적 분석방법을 배운다. 다변량 데이터의 표현, 다변량 정규분포, 다변량 분산분석, 주성분분석, 인자분석, 판별분석, 군집분석 등의 기본 개념과 방법을 다루며 통계소프트웨어 SAS를 이용한 실제 데이터의 분석을 연습한다.

BIG405 시계열데이터분석

시간의 흐름에 따라 관찰되는 데이터의 구조와 모형화, 그리고 미래값의 예측기법을 다룬다. 기상데이터, 경제지표, 주가와 주식 거래량, 생체공학 데이터, 실업률, 취업률 등과 같은 시계열 데이터에 관한 관심은 단순한 데이터 분석뿐만 아니라 보다 체계적인 시계열 분석의 지식을 요하게 된다. 본 강좌에서는 ARIMA방법론을 포함한 기초적 분석방법론을 중심으로 하여 좀 더 고급수준의 기법들까지 다루어봄으로써 시계열 데이터 분석 및 실제 적용에의 이해력 함양을 목표로 한다.

 

 

BIG402 통계적데이터마이닝

대용량의 데이터로부터 이들 데이터 내에 존재하는관계, 패턴, 규칙 등을 탐색하고 찾아내어 모형화 하는 방법을 배운다. 그리고 이로부터 유용한 지식을 추출하는 일련의 과정을 컴퓨터 통계패키지를 이용하여 분석한다. 즉, 대용량 자료로부터 의미 있는 지식을 추출하는 데이터마이닝 기법을 익힘으로써 최근의 정보화산업사회에 필요한 통계전문가의 기본 자질 배양을 목표로 한다.

BIG404 빅데이터분석 및 응용

현대 통계학이나 데이터분석에서 중요한 기법을 소개하거나 다른 교과과정에서 충분히 다루지 못한 부분을 보충한다.

 

 

 

 

 

 

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