2017학년도 교육과정표
이 수 구 분 | 교과목 번호 | 교 과 목 명 (영문명) | 이수학기 및 학점 | 비고 | |
학점 -이론 -실습 | 학년 -학기 | ||||
교 양 필 수 | ZE10101 ZE10102·3·9 ZE10092 ZE10100 ZE10091 | 열린사고와표현 대학실용영어Ⅰ/ 대학실용영어Ⅱ / 대학실용영어(고급) 컴퓨팅 사고 기초컴퓨터프로그래밍 고전 읽기와 토론 | 2-2-0 2-3-0 1.5-3-0 1.5-3-0 2-2-0 | 1-1,1-2 1-1,1-2 1-1 1-1,1-2 1-1,1-2 | 대학실용영어 Ⅰ,Ⅱ, 고급 중 수준에 따라 1과목 이수 |
교 양 선 택 | ZFz0081 ZFz0082 ZFz0083 ZFz0084 ZFz0085 ZFz0086 ZFz0087 | 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 | 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 |
| * 7개 영역 중에서 최소 5개 영역에서 1과목 이상 이수
(4영역은 수학(I)로 인해 당연충족) |
기 초 교 양 | ZF15619 | 수학(I)(Calculus(I)) | 3-3-0 | 1-1 | 1과목(3학점) 필수이수 |
전 공 기 초 | ST16528 ST15644 ST16138 ST15364 ST16767 ST16768 ST16769 | 통계학개론(Introduction to Statistics) 수학(Ⅱ)(Calculus(Ⅱ)) 행렬대수(Matrix Algebra) ◎기초통계학(Elementary Statistics) 통계수학(Statistical Mathematics) 통계프로그래밍언어(I)(Statistical Programming Language(I)) * 통계프로그래밍언어(II)(Statistical Programming Language(II)) | 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 | 1-1,2 1-2 1-2 1-2 2-1 2-1 2-2 | * 기존 "통계패키지"가 <통계프로그래밍언어(II) 로 과목명 변경 |
전 공 필 수 | ST22419 ST20206 ST22439 ST22422 ST27517 ST22405 ST29255 | ◎수리통계학(I)(Mathematical Statistics(I)) 표본조사론입문(Introduction to Sampling Survey) 수리통계학(II)(Mathematical Statistics(II)) ◎회귀분석(I)(Regression Analysis(I)) 다변량통계학(I)(Multivariate Statistics(I)) 회귀분석(II)(Regression Analysis(II)) 전산통계(Computational Statistics) | 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 | 2 - 1 2 - 2 2 - 2 3 - 1 3 - 1 3 - 2 3 - 2 | * 기존 '통계적자료분석'이 <범주형자료분석입문>으로 과목명 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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전 공 선 택 | ST22456 ST36013 ST22432 ST22440 ST36011 ST22406 ST27518 ST35430 ST36010 ST21449 ST22466 ST24969 ST35429 ST36012 ST22448 ST22467 ST23948 ST33714 ST35428 | 통계적확률론(Statistical Probability Theory) 데이터사이언스입문(Introduction to Data Science) 생물통계학개론(Introduction to Biostatistics) 통계적품질관리(Statistical Quality Control) 실험계획법(Experimental Design) 비모수통계학개론(Introduction to Nonparametric Statistics) 다변량통계학(II)(Multivariate Statistics(II)) 통계조사론(Statistical Survey) *범주형자료분석입문(Introduction to Categorical Data Analysis) 신뢰성분석(Reliability Analysis) 베이지안통계학(Bayesian Statistics) 데이터마이닝입문(Introduction to Data Mining) 표본조사및실험계획의응용 시계열분석(Time Series Analysis) 통계학사(History of Statistics) 확률과정론입문(Introduction to Stochastic Process) 통계데이터베이스및실습(Statistical DataBase) 빅데이터통계분석(Statistical Analysis of Big Data) 선형모형의응용(Applications of Linear Model) | 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-3-0 3-2-2 3-3-0 3-3-0 | 2 - 1 2 - 2 3 - 1 3 - 1 3 - 1 3 - 2 3 - 2 3 - 2 3 - 2 4 - 1 4 - 1 4 - 1 4 - 1 4 - 1 4 - 2 4 - 2 4 - 2 4 - 2 4 - 2 | |
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
학과명 | 교양(30) | 전 공(78) | 일반선택 (21) | 졸업기준 학 점 (129) | |||
교양 필수 (9) | 교양 선택 (21) | 최소전공(57) | 심화전공 (21) | ||||
전공기초 (21) | 전공일반 (36) | ||||||
통계학과
| 9
| 21 (기초교양 3 포함)
| 21
| 36 전공필수(21) 전공선택(15) | 전공선택 21
| 21
| 129
|
■ 심화전공을 선택하지 않은 학생은 다음 중 하나의 전공을 반드시 이수해야 한다.
복 수 전 공 | 부 전 공 | 연 계 전 공 |
45 ~ 62 | 21 | 48 ~ 57 |