작년 여름에 작성했던 글 그대로 복붙합니다.
올해 개설예정인 과목 (파이썬데이터처리) 반영은 안 되어 있습니다.
아래부터는 음슴체로 써져 있으니 양해 바랍니다.
입문과정
통계로세상읽기 (개편) : 통계학을 교양스럽게 다루는 과목. 개편 되더라도 스포츠 통계에 관한 내용은 빠지지 않음. 야구 1개로 줄어들어서 스포츠에 익숙하지 않은 여성학우들도 조금 수월해진 면이 있음. 교수님 충원으로 인해 최신경향의 통계학을 소개함. (추천알고리즘, 딥러닝, LLM 등)
데이터과학개론 : 1학기 데이터정보처리입문과 비슷한 과목 (워드엑셀은안다룸).
통계학개론
생물통계학 : 농학과 과목. R을 다루지 않는 통계학개론. 벼의 간장 길이 등 통계를 하는 도메인이 농축산물임.
보건통계학 : 보건환경학과 과목. R을 다루지 않는 통계학개론.
의학, 바이오
바이오통계학 : 앞부분은 통계학개론의 리뷰인 셈이라 통계학개론을 이수하고 나면 조금 편해지긴 하지만 3학년 과정이라 통계학개론보다는 조금 어려울 수 있음. 뒷부분에 비모수통계학을 살짝 다루고 있음.
사회통계
여론조사의이해 : 문과수준의 과목으로 알고있음.
표본조사론 : 표본의 추출과 추정에 관한 전반적인 내용.
마케팅조사 : 1학기 통계조사방법론과 "조사방법"을 다루는 유사 과목. 베이스를 마케팅에 두고 통계를 다루고 있는 과목.
수학.이론통계
대학수학의이해 : 고등학고 이과수학 수준의 범위. 집합. 함수. 극한. 미분. 적분. 행렬과벡터. CAS
선형대수(컴퓨터과학과) : 말 그대로 선형으로 표현되는 수식을 다루는 과목. 일차연립방정식.행렬.벡터...
수리통계학 : 통계추론을 수학적으로 공부하는 과목
베이즈데이터분석 : 베이즈추론을 이론적으로 배우며 R과 스탠 이용하여 계산.
R, 파이썬
파이썬컴퓨팅 (신규) : 일반적인 파이썬 강의에 뒷 부분 데이터과학에서 필요한 통계라이브러리에 관한 내용 추가됨. 1학기에 진행되는 컴퓨터과학과 파이썬프로그래밍입문 과정과 비슷한 난이도로 생각되며, 방향성만 다르다고 예상함.
파이썬과 R : R에서 돌아가는 것을 파이썬에서도 확인하여 두 툴을 자유자재로 다루는 것을 목적으로 하는 과목. 과제는 각오해야 하며, 시험준비도 각오해야하나 과제성적은 잘 나온다고 함.
R데이터분석 : R컴퓨팅 후수 과목. 과목 후반부에는 어려운 토픽이 많아서 회귀모형과 데이터마이닝을 이수 후 수강하면 더 효과적임. (2학기째에도 수강 가능)
데이터, 빅데이터, 딥러닝
데이터처리와활용 : ERD, SQL과 엑셀 VBA을 다루는 과목. 큐브리드 설치문제 때문에 고통받을 수 있음. 과목 개편 전까지는 컴과 1학기 데이터베이스시스템 수강을 더 권장. (1학기로 넘어감)
빅데이터의이해와활용 : 2학년으로 내려왔는데도 시험은 4학년 수준으로 나올 수 있어서 해당 과목은 1학기 데이터마이닝과 딥러닝의통계적이해 수강 이후 고려할것. (재작년은 2학년 수준으로 나오긴 했으나 작년에는 조금 어려웠다고 함)
비정형데이터분석 : 텍스트 분석에 관심있으면 추천. 순서상으로는 1학기 데이터마이닝 이수 이후에 수강 권장하나, 2학기째에도 수강 가능.
(컴퓨터과학과) 딥러닝 : 1학기로 옮겨진 딥러닝의통계적이해 과목의 사실상 후수과목. 이론 보다는 파이썬 코드로 강의하는 편이라 이쪽에 대한 적응이 없으면 어려울듯.
자연언어처리 (신규) :프라임칼리지 AI전공 담당인 유찬우 교수님이 강의하는 과목으로, 딥러닝의 통계적이해나 컴퓨터과학과 딥러닝 수강이 필요함. 과목 자체 난이도는 상당히 어려우나, 시험은 제공하는 연습문제 수준으로 나오므로 기본개념만 충실히 공부하면 잘 나옴.
품질관리
실험계획과응용 : 퇴임하신 백재욱교수님 담당. 공장에서의 품질관리를 하는 실험을 다루는 과목. 품질경영기사 과목.
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