방통대 통계데이터학과 (2024.03 ~ )

• R언어과 Pythoo을 기본으로 함
• 학기별 수강 내용을 기반으로 함
• 출석/중간과제물

3-1학기

1. 통계학개론 (Introduction_To_Statistics)
   : 기초 통계이론 및 통계분석의 기본 과정으로 통계소프트웨어인 R commander를 활용해서 소개된 예제와 연습문제들을 직접
   해결하면 통계적 개념과 분석기법을 이해

2. 엑셀데이터분석 (Excel_Analyzer)
   : 데이터를 활용하여 정리, 분석하기 위한 준비 단계로서 엑셀의 기초적인 사용 방법부터 엑셀에서 제공하는 다양한 통계 분석 도구들을
   활용하여 데이터를 분석할 수 있는 방법 그리고 다양한 사례 분석과 모의실험을 할 수 있도록 구성

3. 데이터정보처리입문 (Data_Info_Processor)
   : 데이터 정보를 처리하는 방법을 배우는 입문 내용으로 컴퓨터를 활용하는 방법 및 데이터분석의 기초적인 방법을 다루고 있다.
   특히 데이터 분석을 위한 소프트웨어로서 엑셀과 R, Python을 활용하여 데이터를 분석

4. 확률의 개념과 응용 (Concept_of_Probability)
   : 확률이 무엇이고 확률은 어떻게 활용되고 계산하는지 살펴봄

5. R컴퓨팅 (R_Computing)
   : 데이터 구조와 프로그래밍 기법에 초점을 맞추어 기초부터 단계적으로 학습하며 실습을 병행하여 R 언어에 익숙해 질 수 있도록 구성

3-2학기

1. 데이터과학개론 (Data Science Introduction)
   : 데이터과학의 주요 내용을 정리하고 데이터 및 데이터 구조, 데이터 분석의 개념 등을 해설하는 한편, R과 Python을 중심으로 학심

2. 자료구조
   : 자료구조의 의미와 개념, 추상 자료형과 같은 다양한 형태의 자료구조 내용을 배움

3. 대학수학의 이해
   : 수학의 기초, 집합과 함수, 극한의 개념, 미분법과 적분법의 응용 등 수학의 원리와 개념을 실제의 예를 통해 확인하여 대학 수준의 수학적 소양을 배양하는 것을 목적

4. 수리통계학
   : 통계학 개론 등에서 제시된 표본평균, 표본분산, 신뢰구간, t검정, 카이제곱 검정이 왜 이용되게 되었고 어떤 과정을 통해 도출되었는지 학습

5. 바이오통계학(Bio_Stas)
   : 통계적 원리를 의학, 보건학, 생물학 등에 적용하는 학문으로 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 개론 수준에서 소개하며, R을 이용하여 통계 분석 방법을 예제 데이터에 적용해보는 실습

4-1학기

1. 회귀모형 (Regression)
   : R언어를 기반으로 회귀분석의 기본개념과 모형적합 방법 등을 배움

2. 다변량분석
   : 자료분석을 통해 다변량분석 방법을 이해할 수 있도록 전개하였으며, 주성분분석, 인자분석, 군집분석, 다차원척도법(MDS) 등 다변량분석 방법을 R과 Python 실습을 통해 실제 자료분석에 응용할 수 있도록 함함

3. 데이터마이닝
   : 데이터 마이닝 기법 중 회귀모형, 나무모형, 앙상블모형, 신경망모형, 모형평가, 군집분석 및 연관성분석을 다루고 있으며, R을 통해 해당 기법을 실습

4. 딥러닝 통계적이해
   : 선형 회귀모형, 로지스틱 모형, 확률분포와 연결하려 딥러닝을 이해할 수 있도록 설계

5. 데이터베이스 시스템
   : 데이터베이스 모델링, 데이터베이스 언어(SQL), 인덱싱, 트랜잭션과 동시성제어, 백업 및 회복 등 데이터베이스 분야에서 사용되고 있는 다양한 이론과 기술을 다룸