학과안내
정보통계학과
정보통계학과
- 학과 및 교과과정 안내
- 교수진 안내
학과 및 교과과정 안내
교육목적
정보통계학과는 데이터 분석의 기본인 자료의 구성, 처리, 요약부터 통계적 이론에 기초한 정교한 분석기법까지 일련의 과정을 통하여 유용한 지식을 창출할 수 있는 통찰력과 창의력을 갖춘 융합적 인재를 배출하는 데 그 목적이 있다.
교육목표
。전문성을 갖춘 인재
복잡한 자료의 처리부터 분석까지 지식창출의 전과정을 주도적으로 이끌어가는 데이터 분석사를 양성한다.
。창의적 인재
냉철한 분석력과 통찰력으로 복잡한 문제를 분석하고 해결책을 제시하는 창의적 인재를 양성한다.
。융합적 인재
다양한 분야에서 축적되는 자료를 폭넓게 이해하여 융합적 사고로 문제를 해결하는 데이터 분석가를 양성한다.
교과과정
좌우로 스크롤 하시면 내용이 보입니다
| 구분 | 학수번호 | 교과목명 | 학점 | 시간 | 선수과목명 |
|---|---|---|---|---|---|
| 공통 | GDI0005 GDI0006 GDI0007 |
수리통계학 I 수리통계학 II 선형모형 |
3 3 3 |
3 3 3 |
|
| 전공선택 |
GDI1021 |
회귀분석 실험계획법 다변량분석 범주형 자료분석 데이터마이닝기법 일반화 선형모형 비모수통계적방법 시계열분석 표본추출론 베이즈통계학 확률 및 확률과정론 생물통계방법론 실해석학 보험통계학 전산통계 빅데이터분석 경영경제자료분석 통계학 특강 연구방법론 통계상담 |
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 |
3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 |
교과목해설
GDI0005 수리통계학 I(Mathematical Statistics I) 확률분포, 분포함수들에 대한 이론과 추정 및 검정 이론을 위한 기초를 학습한다.
GDI0006 수리통계학 II(Mathematical Statistics II) 최대가능도추정량, 최소제곱추정량 등의 점추정량을 구하는 방법과 비편향통계량, 충분통계량, 완전통계량 등 점추정량의 성질을 살펴보고 구간추정, 네이만-피어슨 정리, 최대가능도비 검정, 적합도 검정 등 여러 가지 기준의 가설 검정 방법들을 다룬다.
GDI0007 선형모형(Linear Models) ANOVA모형, 회귀모형, 가변수 회귀모형, ANCOVA모형, 반복측정분석과 관련된 이론을 다룬다.
GDI1021 회귀분석(Regression Analysis) 중회귀모형의 설정과 적합, 변수변환법, 변수선택법, 회귀진단, 다중공선성, 자기상관, 최소제곱추정량, 가중 최소제곱추정량, 일반화 최소제곱추정량 등 선형 회귀모형에 관한 내용과 비선형 회귀모형 추정방법 등을 강의한다.
GDI1022 실험계획법(Design of Experiment) 실험 배치 방법, 요인실험, 부분실시법, 반응표면계획, 불완전블럭 실험계획 등을 다룬다.
GDI1023 다변량분석(Multivariate Analysis) 다변량 분석에 필요한 기본적인 정리, 다변량 정규 분포 및 기타 다변량 분포, 다변량 분산분석, 다변량 회귀분석, 주성분분석, 인자분석, 정준상관분석, 대응분석, 판별분석, 군집분석 등을 다룬다.
GDI1024 범주형 자료분석(Categorical Data Analysis) 분할표분석, 로짓모형과 로그선형모형을 포함하는 일반화선형모형과 GEE, 반복 범주형 자료분석 등을 다룬다.
GDI1025 데이터마이닝기법(Data Mining Techniques) 대용량의 데이터를 요약, 탐색하여 새로운 지식을 얻고자하는 데이터마이닝에서 많이 사용되는 여러 가지 기법과 빅데이터분석을 연구한다.
GDI1026 일반화 선형모형(Generalized Linear Model) 지수류 분포, 일반화 선형모형, 일반화 가법모형, 혼합모형, 일반화 혼합모형 등을 다룬다.
GDI1027 비모수통계적방법(Nonparametric Statistical Methods) 전통적 비모수 통계적 검정방법과 응용, 순위통계량에 의한 일원, 이원분류 및 분포와 무관한 회귀모형, 커널 추정법, 비모수적 회귀모형, 스플라인 방법 등을 다룬다.
GDI1028 시계열분석(Time Series Analysis) 시계열 데이터에 대한 예측기법으로 ARIMA, 전이함수모형과 미래예측기법으로 여러 GARCH 모형을 다룬다.
GDI1029 표본추출론(Sampling Theory) 표본조사의 기본원리와 설계절차에 의한 표본오차를 감소시키는 최적표본추출방법과 비표본오차의 발생원인과 통제방법, 실제 응용문제 등을 다룬다.
GDI1030 베이즈통계학(Bayesian Statistics) 베이지안 통계학의 기본 개념의 이해 및 적용, 사전분포, 베이지안 추정 및 검정, 선형모형에서의 적용 등을 다룬다.
GDI1031 확률 및 확률과정론(Probability and Stochastic Process) 확률공간, 확률분포, 확률적 수렴 형태의 분류와 관계, 극한정리, 마코프 과정, 브라운 운동 등을 다룬다.
GDI1032 생물통계방법론(Biostatistics Methodology) 임상실험, 의학/약학에서 사용되는 통계 방법론, 생존분석 등을 다룬다.
GDI1033 실해석학(Real Analysis) 확률과 통계학에서 사용되는 집합론, 측도론과 적분이론 등을 다룬다.
GDI1034 보험통계학(Actuarial Statistics) 손해모형, 손해분포 모델, 위험관리, 신뢰도이론, 생존분석 등을 배운다.
GDI1035 전산통계(Computational Statistics) 데이터베이스의 사용과 관리, R 프로그래밍 등 전산통계와 관련된 분야를 다룬다.
GDI1036 빅데이터분석(Big Data Analysis) 비정형 데이터에 대한 개념, MapReduce 기술, 빅데이터분석에 대한 방법과 기술을 배운다.
GDI1037 경영경제자료분석(Data Analysis for Business and Economics) 경영학, 경제학 데이터에서 사용되는 다양한 데이터들에 대한 통계적 분석방법을 배운다.
GDI1038 통계학 특강(Special Topics in Statistics) 최신 개발된 다양한 통계적 기법을 고찰하고 기존의 방법들과 비교 연구하여 향후 연구 방향을 모색한다.
GDI1039 연구방법론(Research Methodology) 논문작성과 가설설정과 관련된 통계적 처리 방법에 대해 배운다.
GDI1040 통계상담(Statistical Consulting) 데이터 분석, 문제 해결, 보고서 작성 등 통계 상담에 필요한 기술을 통계 의뢰인과의 직접 상담을 통해 터득한다.
교수진 안내
좌우로 스크롤 하시면 내용이 보입니다
| 이름 | 직급 | 전공 | 학력 | 연구실/전화 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 조권익 | 교수 | 산업공학 | 한국과학기술원(석사,박사) | 인B513/ 940-4593 |
kicho@dongduk.ac.kr |
| 김동건 | 교수 | 통계학 | 미) Virginia공대(석사,박사) | 인B512/ 940-4594 |
dongg@dongduk.ac.kr |
| 전희주 | 부교수 | 통계학 | North Carolina State University (박사) | 인B806/ 940-4596 |
hjchun@dongduk.ac.kr |
| 김현희 | 부교수 | 컴퓨터학 | 이화여자대학교(석사,박사) | 인B514/ 940-4595 |
heekim@dongduk.ac.kr |
