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확률 및 통계 84
선형대수학 84
계산 방법 85
최적화 86
데이터 분석 및 머신러닝 86
수리 모델링 87
추가 문제 88
? 통계학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 89
기초 이론과 개념: 89
회귀 분석 및 모델링: 89
가설 검정과 추론: 90
데
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확률 및 통계 84
선형대수학 84
계산 방법 85
최적화 86
데이터 분석 및 머신러닝 86
수리 모델링 87
추가 문제 88
? 통계학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 89
기초 이론과 개념: 89
회귀 분석 및 모델링: 89
가설 검정과 추론: 90
데
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조사 역량을 탄탄히 쌓아 정확한 데이터 수집과 분석에 능숙해지고 싶습니다. 중장기적으로는 빅데이터와 인공지능을 활용한 혁신적 조사 기법 연구에 참여해 기관의 경쟁력 강화에 기여하고자 합니다. 더불어 조사 결과가 정책과 경영에 실
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통계학 및 데이터 과학 분야의 경쟁력을 강화하고, 연세대학교 응용통계학과의 위상을 높이겠습니다.
끊임없는 자기계발과 평생 학습을 통해 변화하는 데이터 환경과 분석 기술에 능동적으로 대응하겠습니다. 새로운 통계 기법과 프로그래
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통계학의 국제적 위상을 높이는 데도 기여할 것입니다.
끊임없는 자기계발과 평생 학습을 통해 최신 통계 이론과 데이터 과학 기술을 습득하며 변화하는 환경에 유연하게 대응하겠습니다. 필요 시 전문 자격증 취득과 학위 과정 이수를 통해
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통계연구에 필요한 지식들을 체계적으로 수집할 예정입니다. 이러한 대학원 학습과정들이 저를 저의 미래 커리어 비전인 최고의 금융정책 기획분석 전문가가 되는데 학문적 기반이 될 것이라고 확신하고 있습니다. 통계학과 대학원학업
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방법론: 구체적인 학업이나 연구 계획을 제시하며, 선택한 주제를 탐구하기 위한 방법론, 이론적 틀, 예상되는 연구 과정 등을 설명합니다. 또한, 연구의 예상 결과와 그것이 해당 분야에 어떤 기여를 할 수 있는지에 대해 논합니다.
4. 학업
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통계학과 박사과정 또는 해외 유수 대학의 박사과정에 진학하여 고차원 데이터 분석과 머신러닝 이론을 주제로 연구를 지속하고자 한다.
박사과정에서는 고차원 환경에서의 통계적 추론 방법, 기계학습 모델의 통계적 해석, 베이즈적 접근을
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기술이 국민 모두에게 혜택이 돌아가도록 노력하며, 지속 가능한 발전과 더불어 인간 중심의 데이터 활용 문화를 조성하는 데 힘쓸 것입니다.
이와 같은 진로계획과 사회적 기여 의지를 바탕으로, 건국대학교 응용통계학과에서 쌓은 전문 지
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이론과 개념: 102
회귀 분석 및 모델링: 102
가설 검정과 추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝 106
데이터 분석 도구와 소프트웨어 106
? 통계분석 도구 소프트
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