고려대학교 통계대학원 학업계획서

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저는 학부에서 경제학을 전공하며 다양한 데이터를 해석하고, 사회현상의 이면을 통계적으로 분석하는 경험을 쌓았습니다.
저는 이곳에서 기초이론과 첨단 통계기법, 실제 데이터 분석 경험을 두루 쌓아, 통계 전문가로서의 토대를 확실히 다지고자 합니다.
통계대학원 진학 후 저는 통계학의 이론적 토대를 튼튼히 다지고, 실제 데이터 분석 및 첨단 통계기법까지 폭넓게 익혀 현장에서 즉시 적용할 수 있는 실무능력을 갖추는 데 목표를 두고 있습니다.
연구주제 측면에서는, 실제 현장에서 발생하는데이터 문제에 대한 실증적 분석과, 새로운 통계방법론의 개발에 관심이 많습니다.
앞으로 대학원에서는 '통계학의 이론적 기초'와 '첨단 데이터 분석 기법'을 유기적으로 결합해, 실제 사회·경제·과학 분야에서 발생하는 다양한 데이터 문제를 해결할 수 있는 실용적 연구를 수행하고자 합니다.
대학에서의 경험, 실제 데이터 분석 프로젝트, 다양한 산업현장 실습을 거치며 저는 통계적 사고와 데이터 기반 분석이 사회 각 분야에서 얼마나 중요한 역할을 하고 있는지 실감할 수 있었습니다.
저는 이곳에서 기초이론과 첨단 통계기법, 실제 데이터 분석 경험을 두루 쌓아, 통계 전문가로서의 토대를 확실히 다지고자 합니다.
통계대학원 진학 후 저는 통계학의 이론적 토대를 튼튼히 다지고, 실제 데이터 분석 및 첨단 통계기법까지 폭넓게 익혀 현장에서 즉시 적용할 수 있는 실무능력을 갖추는 데 목표를 두고 있습니다.
학부 시절 기본적인 통계이론을 학습했지만, 대학원 과정에서는 더욱 심화된 내용을 접하며, 다양한 확률분포, 통계적 추정, 검정 이론, 베이즈 통계 등 기초부터 고급 개념까지 완전히 숙지하는 데 집중할 것입니다.
시계열 분석에서는 금융, 경제, 환경 등 다양한 분야의 데이터 흐름을 분석하고 예측하는 방법을 심층적으로 연구할 것이고, 베이지 안 통계학에서는 불확실성 하에서의 추론과 의사결정, MCMC와 같은 고급 시뮬레이션 기법까지 직접 실습을 통해 익히고자 합니다.
최근 데이터 분석 환경이 빠르게 변화함에 따라, '머신러닝과 통계적 학습이론', '딥러닝 기초', '통계계산 및 시뮬레이션' 등 첨단 데이터 분석 기법 관련 과목도 필수적으로 이수할 계획입니다.
학부에서 간단한 머신러닝 모델을 실습한 경험을 바탕으로, 대학원에서는 고차원 데이터, 텍스트 데이터, 비정 형 데이터 등 복잡한 환경에서의 모델 개발, 평가, 하이퍼파라미터 튜닝 등 고급 실무 역량을 기르고자 합니다.
학문적 연구 역량 강화를 위해 '통계학 연구방법론', '실험설계 및 분석' 등 연구 기초과목도 수강할 예정입니다.
산학협력 프로젝트, 통계 소프트웨어 개발, 빅데이터 분석실습 등 실무 중심 활동도 적극적으로 참여할 예정입니다.
대학원에서 제공하는 산학 프로젝트, 통계컨설팅 실습, 기업 데이터 분석 인턴십 등을 통해 실전 경험을 쌓고, 산업별 데이터 이슈와 현장 문제를 직접 경험하며 실질적인 문제 해결 능력을 갖추겠습니다.
예를 들어 빅데이터 환경에서의 고차원 데이터 분석, 결측 데이터 처리 및 보간, 시계열 예측 모델 개발, 의료·바이오통계, 정책효과 분석, 머신러닝 기반 이상 탐지 등 구체적인 현장 데이터 분석과 융합연구에 도전하고자 합니다.
연구를 통해 새로운 통계기법을 개발하고, 이를 실제 산업·사회 현장에 적용하는 선도적 전문가로 성장하는 것입니다.
이러한 문제의식은 단순히 높은 예측력을 갖춘 모델 개발 을 넘어, 실제 현장에서 신뢰받고 사회적으로 기여할 수 있는 분석 결과를 만들어내고자 하는 연구 목표로 확장되었습니다.
대학에서의 경험, 실제 데이터 분석 프로젝트, 다양한 산업현장 실습을 거치며 저는 통계적 사고와 데이터 기반 분석이 사회 각 분야에서 얼마나 중요한 역할을 하고 있는지 실감할 수 있었습니다.
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