본 교과목은 데이터 사이언스의 개념을 살펴보고, 데이터 과학자의 역할과 데이터 과학자가 갖춰야 할 역량에 대해 학습한다. 또한, 데이터 수집부터 처리 및 분석, 해석과 적용에 이르기까지 데이터 과학자로서 학습해야 할 전반적인 분야들에 대해 소개하고, 데이터에 근거한 다양한 과학적 사고와 현실적인 문제를 통계적 사고로 풀어갈 수 있는 능력을 배양한다.

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.

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.

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.

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.

본 교과목은 기계학습의 기본 개념과 원리, 모형 구조 등에 대해 학습하고, 이를 구현하기 위한 대표적인 방법인 배깅·앙상블 등과 같은 알고리즘에 대해 학습함으로써 전문적 지식과 활용 능력을 배양한다.

본 교과목은 통계학의 기본 개념을 소개하고, 사회 전반에 걸쳐 나타나는 통계 데이터를 이해하고 요약하는 방법들을 학습한다. 또한, 기본적인 통계분석에 대한 개념과 적용방법을 학습함으로써 데이터를 다양한 응용 분야에 적용할 수 있는 능력을 배양한다.

본 교과목은 통계학개론Ⅰ에서 배운 지식을 바탕으로 두 집단의 모평균 비교, 분산분석, 적합도 검정, 분할표 분석, 단순회귀모형 추론 등을 학습하고 이를 실제 데이터에 적용·분석함으로써 데이터 활용 능력을 배양한다.

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.

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.

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.

본 교과목은 다양한 분야에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 빅데이터가 적용된 실제 사례들을 살펴보고, 고급 분석방법을 학습함으로써 데이터 분석가로서의 의사결정 능력과 역량을 극대화한다.