2021학년도 교육과정표
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이 수 구 분 |
교과목 번호 |
교 과 목 명 (영문명) |
이수학기 및 학점 |
비고 |
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학점 -이론 -실습 |
학년 -학기 |
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교 양 필 수 |
ZE1000101 ZE1000113·4 ZE1000115 ZE1000100 ZE1000091 |
열린사고와표현 대학영어 / 대학영어(고급) 컴퓨팅 사고와 인공지능 기초컴퓨터프로그래밍 고전 읽기와 토론 |
2-2-0 2-3-0 1.5-1.5-1.5 1.5-1.5-1.5 2-2-0 |
1-1 1-1,1-2 1-1 1-2 1-2 |
대학영어, 고급 중 수준에 따라 1과목 이수 |
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교 양 선 택 |
ZFz000081 ZFz000082 ZFz000083 ZFz000084 ZFz000085 ZFz000086 ZFz000087 ZFz000088 |
Ⅰ. ‘사상과 역사’ 영역 Ⅱ. ‘사회와 문화’ 영역 Ⅲ. ‘문학과 예술’ 영역 Ⅳ. ‘과학과 기술’ 영역 Ⅴ. ‘건강과 레포츠’ 영역 Ⅵ. ‘외국어’ 영역 Ⅶ. '융복합‘ 영역 ⅦI. 효원브릿지 |
3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 |
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* 8개 영역 중에서 최소 5개 영역에서 1과목 이상 이수
(4영역은 수학(I)로 인해 당연충족) |
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기 초 교 양 |
ZF1500619 |
수학(I)(Calculus(I)) |
3-3-0 |
1-1 |
1과목(3학점) 필수이수 |
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전 공 기 초 |
ST1600528 |
통계학개론(Introduction to Statistics) |
3-3-0 |
1-1,2 |
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ST1500644 |
수학(Ⅱ)(Calculus(Ⅱ)) |
3-3-0 |
1-2 |
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ST1600138 |
행렬대수(Matrix Algebra) |
3-3-0 |
2-1 |
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ST1500364 |
◎기초통계학(Elementary Statistics) |
3-3-0 |
1-2 |
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ST2200402 |
통계수학(I)(Statistical Mathematics(I)) |
3-3-0 |
2-1 |
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ST1600768 |
통계프로그래밍언어(I)(Statistical Programming Language(I)) |
3-3-0 |
1-2 |
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ST1600769 |
통계프로그래밍언어(II)(Statistical Programming Language(II)) |
3-3-0 |
2-1 |
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전 공 필 수 |
ST2200419 |
◎수리통계학(I)(Mathematical Statistics(I)) |
3-3-0 |
2-1 |
* 기존 <데이터사이언스입문> -> <AI와데이터사이언스입문>으로 교과목명 변경
☆부전공자는 부전공 필수과목3개 (9학점)와 전공필수, 전공선택에서 12학점 추가 이수
★복수전공자는 최소전공 57학점 이수 (전공기초 21학점, 전공필수 21학점, 전공선택 15학점)
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ST2000206 |
표본조사론입문(Introduction to Sampling Survey) |
3-3-0 |
2-2 |
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ST2200439 |
수리통계학(II)(Mathematical Statistics(II)) |
3-3-0 |
2-2 |
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ST2200422 |
◎회귀분석(I)(Regression Analysis(I)) |
3-3-0 |
3-1 |
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ST2700517 |
다변량통계학(I)(Multivariate Statistics(I)) |
3-3-0 |
3-1 |
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ST2200405 |
회귀분석(II)(Regression Analysis(II)) |
3-3-0 |
3-2 |
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ST2900255 |
전산통계(Computational Statistics) |
3-3-0 |
3-2 |
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전 공 선 택 |
ST2200456 |
통계적확률론(Statistical Probability Theory) |
3-3-0 |
2-1 |
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ST2200404 |
통계수학(II)(Statistical Mathematics(II)) |
3-3-0 |
2-2 |
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ST2003659 |
*AI와데이터사이언스입문(Introduction to AI and Data Science) |
3-3-0 |
2-2 |
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ST2200432 |
생물통계학개론(Introduction to Biostatistics) |
3-3-0 |
3-1 |
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ST2200440 |
통계적품질관리(Statistical Quality Control) |
3-3-0 |
3-1 |
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ST3600011 |
실험계획법(Experimental Design) |
3-3-0 |
3-1 |
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ST2200406 |
비모수통계학개론(Introduction to Nonparametric Statistics) |
3-3-0 |
3-2 |
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ST2700518 |
다변량통계학(II)(Multivariate Statistics(II)) |
3-3-0 |
3-2 |
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ST3600656 |
통계조사론(캡스톤디자인)(Statistical Survey(Capstone Design)) |
3-3-0 |
3-2 |
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ST3600010 |
범주형자료분석입문(Introduction to Categorical Data Analysis) |
3-3-0 |
3-2 |
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ST2100449 |
신뢰성분석(Reliability Analysis) |
3-3-0 |
4-1 |
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ST2200466 |
베이지안통계학(Bayesian Statistics) |
3-3-0 |
4-1 |
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ST2400969 |
데이터마이닝입문(Introduction to Data Mining) |
3-3-0 |
4-1 |
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ST3500429 |
표본조사및실험계획의응용(Applications of Sampling Survey and Experimental Design) |
3-3-0 |
4-1 |
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ST3600012 |
시계열분석(Time Series Analysis) |
3-3-0 |
4-1 |
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ST2200448 |
통계학사(History of Statistics) |
3-3-0 |
4-2 |
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ST2200467 |
확률과정론입문(Introduction to Stochastic Process) |
3-3-0 |
4-2 |
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ST2300948 |
통계데이터베이스및실습(Statistical DataBase) |
3-2-2 |
4-2 |
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ST3300714 |
빅데이터통계분석(Statistical Analysis of Big Data) |
3-3-0 |
4-2 |
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ST3500428 |
선형모형의응용(Applications of Linear Model) |
3-3-0 |
4-2 |
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ST2001276 |
데이터사이언스응용(Advanced Data Science) |
3-3-0 |
4-2 |
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범례 : ◎부전공 필수과목
ㅇ 자연과학대학 전공기초교과목 중 각 전공별로 학과기호(영문명)이 상이하여도 교과목번호가 동일할 시 동일교과목으로 인정한다.
ㅇ 3,4학년 학생은 학기당 3학점 총 6학점 이내에서 대학원 개설 과목을 이수할 수 있다. (학과 신청 필요)
■ 영역별 졸업 기준학점
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학과명 |
교양(30) |
전 공(78) |
일반선택 (21) |
졸업기준 학 점 (129) |
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교양 필수 (9) |
교양 선택 (21) |
최소전공(57) |
심화전공 (21) |
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전공기초 (21) |
전공일반 (36) |
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통계학과
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9
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21 (기초교양 3 포함)
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21
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36 전공필수(21) 전공선택(15) |
전공선택 21
|
21
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129
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■ 심화전공을 선택하지 않은 학생은 다음 중 하나의 전공을 반드시 이수해야 한다.
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복 수 전 공 |
부 전 공 |
연 계 전 공 |
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45 ~ 62 |
21 |
48 ~ 57 |