대학원생에게 필요한 통계적 분석 기법을 익히고 실제 데이터에 적용하는 능력을 개발하는 데 중점을 둡니다. 논문연구에 필요한 통계학의 기본을 바탕으로, 자신의 연구 주제에 맞는 데이터를 수집하고 분석하는 연습을 함께 수행합니다.
1. 통계학의 기본 이론과 중요 개념을 이해하고, 이를 현대 사회과학 및 이공계 연구에 적용하는 방법을 학습한다.
2. R 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 처리하고 분석하는 실습을 통해 통계적 분석 기술을 습득한다.
3. 개인별 연구 주제에 맞춘 데이터 수집 및 분석 프로젝트를 수행하여 실제 데이터에 대한 통계적 접근 방법을 실습한다.
4. 통계적 분석 방법을 이해하고, 실제 연구 설계 및 데이터 분석에 독립적으로 적용할 수 있는 능력을 개발한다.

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Total score for each student = Max((1), (2)) as follows:
(1) Midterm Exam (30%) + Project/Assignment (30%) + Final Exam (30%) + Attendance (10%) = 100%
(2) Midterm Exam (20%) + Project/Assignment (30%) + Final Exam (40%) + Attendance (10%) = 100%

- 강의 상황 및 수강생 피드백을 반영하여 일부 내용이 추가되는 등 주차별 강의계획은 일부 변동될 수 있습니다.

- 개인별 프로젝트 발표 및 리뷰(15주차)
- 중간고사(8주차), 기말고사(16주차)

(Part 1) 비전공자를 위한 기초 지식(통계, R)
Chapter 1. 기초 통계
Chapter 2. R 프로그래밍

(Part 2) 데이터 마트와 통계 분석
Chapter 3. 탐색적 데이터 분석 개요
Chapter 4. 데이터 준비(전처리)
Chapter 5. 통계 기반 데이터 분석

(Part 3) 정형 데이터 마이닝
Chapter 6. 분류분석
Chapter 7. 분류분석 모델 평가
Chapter 8. 군집분석과 연관분석

(Part 4) 비정형 데이터 마이닝
Chapter 9. 텍스트 마이닝
Chapter 10. 사회연결망 분석

- 수업과 실습: 향후 논문 연구를 수행하기 위해 필요한 기초 통계 이론 및 사례, R을 이용한 데이터 처리 및 분석 방법 등을 학습
- 프로젝트 수행: 개별 연구 주제에 대한 R을 활용한 데이터 수집 및 분석을 수행
- 시험(중간고사, 기말고사)