본 교과목은 R의 고급 패키지를 활용한 효율적인 연산 처리 방법들을 소개한다. 또한, R을 사용하여 다양한 데이터분석 및 확률 모형들을 통합적으로 프로그래밍하는 기술들을 학습하고 실습함으로써 실제 프로그램 활용 능력을 함양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 50, 실무능력 50)

본 교과목은 다변량 자료를 분석하기 위해 사용되는 대표적인 기법인 차원 축소, 주성분 분석, 요인 분석, 군집 분석, PLS 등에 대해 학습하고 실제 적용 사례들을 살펴봄으로써 전문적인 지식과 활용 능력을 배양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)

본 교과목은 다양한 데이터 시각화 도구와 소프트웨어를 소개하며, 데이터를 시각적으로 표현하는 능력을 향상시키기 위한 다양한 시각화 유형과 기법들을 학습한다. 또한, 시각화를 통해 얻은 결과를 효과적으로 전달하는 방법에 대해 학습함으로써 데이터 분석 결과를 명확하게 시각화하고 효과적으로 전달하는 능력을 배양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)

본 교과목은 비정형 데이터 중 하나인 텍스트 데이터를 수집하기 위한 크롤링 방법을 소개하고, 수집된 텍스트 데이터의 특징을 추출하고 분석하기 위한 다양한 분석 방법들을 학습함으로써 관련 분야의 전문적인 지식과 활용 능력을 배양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)

본 교과목은 제품 또는 서비스의 품질을 향상하고 관리하는 데 필요한 다양한 통계적 기법들을 학습한다. 특히, 실제 기업 환경하에서 품질경영시스템과 관련된 통계적 기법들을 학습함으로써 관련 분야의 전문적인 지식과 활용 능력을 배양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)

본 교과목은 다양한 분야에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 빅데이터가 적용된 실제 사례들을 살펴보고, 고급 분석방법을 학습함으로써 데이터 분석가로서의 의사결정 능력과 역량을 극대화한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 50, 실무능력 50)

본 교과목은 금융데이터의 구조를 이해하고, 해당 데이터를 분석하기 위한 다양한 데이터 분석기법들을 학습한다. 또한, 실제 사례를 통해 금융데이터 분석 능력을 배양하고 문제해결을 위한 객관적인 분석 결과를 도출하는 역량을 함량한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 50, 실무능력 50)

본 교과목은 대용량 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 의미 있는 패턴을 찾는 기술과 방법들에 대해 학습한다. 또한, 다양한 데이터마이닝 기법과 도구를 활용하여 실제 응용 사례들을 분석함으로써 전문적 지식과 활용 능력을 배양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)

본 교과목은 소셜 데이터(트위치, 페이스북), 영상, 이미지, 음성, 텍스트 등으로 이루어진 다양한 비정형 데이터에 대해 소개한다. 또한, 이를 다루는 다양한 분석 기법들에 대해 배우고 실제적인 연구 주제들에 관해 학습한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)

본 교과목은 시계열 데이터를 표현하는 기본적인 개념에 대해 소개하고, 대표적 시계열 모형인 AR 모형, MA 모형, ARMA 모형, ARIMA 모형 등에 대해 학습한다. 또한, 머신러닝 기반의 다양한 예측 모형 등을 학습함으로써 관련 분야의 전문적인 지식과 활용 능력을 배양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)