본 교과목은 R을 이용한 데이터 구조와 데이터 전처리 방법들을 소개하고, 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 기법들에 대해 학습한다. 특히, 다양한 형태의 정형·비정형 데이터를 획득, 생성, 처리 및 분석하는 방법들에 대한 실습을 통해 데이터 처리를 위한 프로그래밍 능력을 함양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 50, 실무능력 50)

본 교과목은 파이썬의 고급 패키지를 활용한 효율적인 연산 처리 방법들을 소개한다. 또한, 파이썬을 사용하여 다양한 데이터분석 및 확률 모형들을 통합적으로 프로그래밍하는 기술들을 학습하고 실습함으로써 실제 프로그램 활용 능력을 함양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 40, 실무능력 60)

본 교과목은 다양한 분야의 데이터를 경험하고, 각 분야별 데이터의 표현 방법과 분석을 위한 데이터 요약의 기본적인 방법들을 학습한다. 또한, 이를 통해 실제 데이터 분석 프로그램을 활용하여 문제를 구체화하고, 데이터의 수집 및 정리, 탐색적 데이터 분석을 수행하기 위한 기초 활용 능력을 배양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 50, 실무능력 50)

본 교과목은 실질적인 문제해결을 위한 다양한 데이터분석 방법들을 이해하고 적용하는 과정을 학습한다. 또한, 실제 문제해결을 위한 고급 데이터분석 방법들을 수행하여 의사결정을 위한 객관적인 정보를 제공하는 방법에 대해 학습한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 50, 실무능력 50)

본 교과목은 데이터의 요약 또는 데이터 분석 결과물을 저수준의 그래프를 통해 시각적으로 표현하는 방법을 학습하고, 다양한 시각화 분석도구를 활용하는 기초적인 능력을 함양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 50, 실무능력 50)

본 교과목은 국내외에서 활용 가능한 빅데이터의 종류와 활용 분야에 대해 학습하며, 실제 빅데이터의 다양한 구조를 경험함으로써 빅데이터를 분석하기 위한 적절한 방법과 프로그램을 선택하고 이해하는 능력을 키우는 것을 목표로 한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)

본 교과목은 표본을 추출하는 다양한 방법들인 단순·층화·계통·집락 등에 대한 전반적인 이론을 학습하고, 나아가 이를 응용한 고급적 기법들에 대해 소개한다. 또한, 실제 표본조사를 통하여 자료를 수집, 분석하는 통계적 방법들을 학습한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)

본 교과목은 파이썬 문법과 프로그래밍 로직을 학습하고, 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 기법들에 대해 학습한다. 특히, 다양한 형태의 정형·비정형 데이터를 획득, 생성, 처리 및 분석하는 방법들에 대한 실습을 통해 데이터 처리를 위한 프로그래밍 능력을 함양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 50, 실무능력 50)

본 교과목은 확률의 개념을 체계적으로 이해하고, 확률의 정의, 조건부 확률과 독립성, 이산 확률 분포, 연속 확률 분포, 결합 확률 분포, 기대값, 조건부 기대값, 적률 모멘트 함수 등을 포괄적으로 다룸으로써 데이터 분석의 기초 역량을 강화한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 90, 실무능력 10)

본 교과목은 단순회귀모형과 중회귀모형에 대한 기본 개념을 소개하고, 모형의 기본 가정이 충족되지 않을 때 적용할 수 있는 여러 가지 변환된 회귀모형들을 학습한다. 더불어 실제 사례에 이러한 모형들을 적용하고 분석함으로써 전문적인 지식과 활용 능력을 배양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)