자연과학
Statistics
불확실성 속에서 데이터를 수집·분석·해석하는 방법을 수학적으로 엄밀하게 배우는 전공입니다.
Data Science보다 이론적 깊이가 크고, 실험 설계와 추론의 엄밀함을 더 강조합니다.
이런 학생에게 맞아요
전공이 요구하는 성향·관심사·목표를 그대로 적었어요. 점수가 아니라 이 전공의 성격이에요.
성향
숫자 뒤의 불확실성을 정확하게 계산하고 싶은, 꼼꼼하고 논리적인 학생
관심사
데이터로 신뢰할 수 있는 결론을 만드는 과정에 관심 있는 학생
목표
통계학자, 생물통계학자, 액추어리를 목표로 하는 학생
자가진단에서 이 전공과 닿는 축
자가진단을 마치면 내 응답이 이 축들과 어디서 겹치는지 리포트에서 맞춰볼 수 있어요.
자가진단 해보기무엇을 배우나요
확률론, 통계적 추론, 회귀분석, 베이지안 통계, 실험설계를 배우며 데이터의 불확실성을 수학적으로 다루는 훈련을 합니다.
대표 과목
깊이 알아보기
통계학은 불확실한 세상에서 데이터를 통해 무엇이 진짜 패턴이고 무엇이 우연인지를 수학적으로 엄밀하게 구분하는 방법을 배우는 전공입니다. 확률론으로 불확실성을 수학적으로 모델링하고, 통계적 추론과 회귀분석으로 데이터에서 결론을 이끌어내는 법을 배우며, 실험설계로 애초에 좋은 데이터를 어떻게 수집할지까지 다룹니다. 데이터 사이언스가 실제 데이터를 다루는 다양한 도구와 프로그래밍에 무게를 둔다면, 통계학은 그 결론이 수학적으로 왜 타당한지를 증명하는 이론적 엄밀함에 더 집중한다는 차이가 있습니다. 실험이 제대로 설계되지 않으면 아무리 정교한 분석도 의미가 없다는 것을 배우는 과목이 특히 중요하게 다뤄집니다. 생명과학, 경제, 데이터 사이언스 등 데이터를 다루는 거의 모든 분야의 기초가 되는 전공입니다.
이 전공이 강한 학교
학교를 누르면 그 대학의 미션, 졸업생, 산업 연계를 볼 수 있어요.
졸업 후 진로
- Statistician
- Biostatistician
- Data Scientist
- Actuary
관련 전공
- Data Science
- Mathematics
- Economics
- Business Analytics