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1 개요
통계학을 가르치는 학과.
2 통계학과에 대한 오해
흔히 사람들이 생각하는 통계학과는 다소 차이가 있다. 예를 들어, 통계학이라는 말을 들었을 때 데이터가 주어지고, 평균이나 분산을 구하고 각종 그래프를 그리는 것은 통계학 전체로 봤을 때는 빙산의 일각에 지나지 않는다. 실제로 통계학을 전공하지 않는 사람들은 '통계학'이라는 말을 들었을때 다들 저런 것을 생각하고 통계학과 수업을 수강하거나 복수전공하는 경우가 있다. 그러나 수업내용은 생각했던 것과는 다르고...
통계학에서는 어떤 식을 보았을 때, 그 식의 통계적 의미를 파악하는 능력이 굉장히 중요하다. 이 때문에 수학과 학생들이 꼭 통계학까지 잘 하는 것은 아니다.
기본적으로 수리적 베이스(미적분학, 선형대수학, 해석학)가 없으면 일정수준 이상 도달하기 힘들다. 1, 2학년때 수리적 베이스를 다져놓지 않는다면 고학년이 되어도 개념이 잡히지 않은 경우를 흔히 볼 수 있다. 따라서 통계학과를 단지 자료의 평균 구하기, 그래프 그리기 정도하는 과로 생각하고 진학한다면 입학하자마자 괴리감을 느낄 수 있다.(내가 생각했던건 통계학과는 이런게 아니었...) 수학을 잘하면 수리적으로 증명할 때 도움이 된다.
3 이과? 문과?
학교에 따라 통계학과의 소속이 다른데, 어떤 곳에서는 이과로 분류되어 있고 어떤 곳에서는 문과로 분류되어 있다. 전자의 경우는 보통 수학과와 붙어 있으며, 후자의 경우에는 보통 경제학과와 붙어 있다.
북미 대학에서는 주로 이과로 분류된다.
하지만 실상은 문과에 있느나 이과에 있으나 거의 차이가 없다. 이것은 단지 행정적인 분류일뿐. 간혹 인터넷에 통알못들이 문과에 있는 통계학과는 데이터해석을 위주로 하고 이과에 있는 통계학과는 수리적증명에 초점을 맞춘다는 말도 있는데 이것은 통계학과에 가 본 적이 없는 사람들의 말이니 무시해도 좋다. 문과 출신으로 통계학과에 들어가더라도 다들 미적, 선대 등의 대학교 수학을 배우게 된다. 반대로 이과 출신으로 통계학과에 들어가더라도 경제학이나 사회과학에 관한 수업이 개설되어 있으면 데이터 해석을 위해 관련 지식을 배워야 한다.
아래는 전자의 경우에 해당하는 대학 목록이다.(2011년 기준, 가나다 순)
강원대학교, 경북대학교, 경상대학교, 경성대학교, 계명대학교, 고려대학교 세종캠퍼스, 군산대학교, 대구대학교, 덕성여자대학교, 동국대학교, 부경대학교, 부산대학교, 서울대학교, 서울시립대학교, 성신여자대학교, 세종대학교, 숙명여자대학교, 숭실대학교, 안동대학교, 안양대학교, 연세대학교 원주캠퍼스, 영남대학교, 원광대학교, 이화여자대학교, 인하대학교, 전남대학교, 전북대학교, 제주대학교, 조선대학교, 창원대학교, 청주대학교, 충남대학교, 충북대학교, 한국방송통신대학교, 한국외국어대학교 용인캠퍼스, 한림대학교, 한신대학교, 호서대학교
이상의 대학들 외에는 후자의 경우에 해당한다고 보면 된다.(역시 2011년 기준)
참고로 고려대학교의 경우 서울캠퍼스는 문과 소속(정경대학 소속)이나, 세종캠퍼스의 경우, 응용통계학과가 설치되어 있는데 서울캠퍼스와 달리 과학기술대학 소속이다. 연세대학교의 경우도 서울캠퍼스는 문과 소속이나 원주캠퍼스는 이과 소속이다. 그리고 단국대학교의 경우에는 자연과학대에서 사회과학대로 소속이 변경된 바 있다.
4 교육과정
메인이 되는 공통과목은 미적분학, 선형대수학, 통계학입문, 통계패키지, 확률론, 수리통계학, 회귀분석 정도를 들 수 있다.
- 통계학개론(입문) : 처음에는 고등학교 때 배운 통계를 다시 복습하지만 후반부에는 여러 분포를 통해 가설검정 하는 방법을 배운다. 이게 고등학교의 확률과 통계와 연관이 있는 과목이다.
- 통계방법론/통계패키지/기초전산통계 : SAS, SPSS, MINITAB, R 등의 통계패키지를 사용하여 실제 데이터를 분석하는 방법을 배운다. 선수과목은 통계학개론으로 통계학개론보다는 더 발전한 방법론을 배운다. 대개 카이제곱검정, 분산분석, 단순회귀분석, 다중회귀분석, 모형설계를 배운다.[1]
- 확률론(입문) : 선수과목은 통계학입문, 통계수학(미적 분학 및 선형대수학 등에서 학부 통계에 나오는 내용)
- 수리통계학 : 확률의 개념과 확률적 사고, 확률모형을 소개한다. 그리고 기대값, 적률생성함수, 조건부분포이론을 포함한 확률분포이론과 표본분포 등을 다룬다. 중심극한정리를 포함한 극한분포, 추정, 통계적 가설, 가설검정, 비모수적인 방법을 이용한 검정과 이에 필요한 통계량, 충분통계량, 통계적 추론에 필요한 이론 등을 다룬다. 선수과목은 확률론(입문)과 통계 패키지이다. 참고로 이 과목은 일부 대학교 경제학과의 석사 입학 시험에도 출제된다.
- 회귀분석 : 단순선형회귀모형, 다중선형회귀모형, 회귀진단, 설명변수 선택 등에 대한 기초이론에 대해 배우고, 통계패키지를 사용해서 실제 데이터를 분석한다. 선수과목은 통계 패키지와 선형대수학이다.
대학원에 진학한다면 대개 수리통계학(대학원)과 선형 모형을 필수과목으로 놓는다. 따라서 위에 언급한 과목은 졸업필수가 아니라도 모두 들어놓는 게 좋다. 거기에 추가해서 확률론(대학원)을 듣는다면 해석학을 학부에서 들어놓아야 한다.[2] 특정 분야의 대학원 과목을 듣기 위해서는 학부 수학과목 중 실변수함수론 (실해석학, 르벡적분론, 측도론 등으로 불림)을 들어놓아야 한다.[3]
그 이외에는 각자의 선택에 따라 듣게 된다.
- 사회과학 통계적 방법 : 문서 참조. 선수과목은 통계패키지.
- 다변량 통계분석 : 선수과목 수리통계학, 회귀분석
- 데이터 마이닝 : 문서 참조. 선수과목은 다변량 통계분석.
- 표본론
- 시계열 분석 : 시간의 흐름에 따라 기록된 데이터를 분석하는 과목으로, 여러 변수들 간의 인과관계를 분석하거나 특정 변수를 예측하는 방법론에 대해 배운다. 공대의 신호처리(signal processing)와도 관계가 깊고, 경제학에서도 매우 많이 쓰이는 방법론이기 때문에 계량경제학이나 금융, 거시경제 분석에도 사용된다. 자기회귀(auto regression), 자기회귀이동평균(ARMA), 스펙트럼 분석, 조건부이분산성(ARCH) 모형 등에 대해 배운다. 통계 프로그램을 이용하여 실제 데이터를 다루는것 또한 중요하게 여겨진다. [4]
- 비모수적 통계이론
- 베이지언 통계이론 : 유명한 통계학자 토머스 베이스의 이름을 땀.
- 통계 프로그래밍 : 현대에 이르러서는 사람의 머리론 계산하기 어려운 통계 분석 방법들이 많아 프로그래밍에 익숙해져야 한다. 일반적으로 많이 쓰는 프로그램으로는 SAS, R, SPSS, STATA, Eviews, MATLAB 등이 있으며, 사용자의 목적에 따라 주로 사용되는 프로그램이 달라지게 된다. 예를 들어 공대는 MATLAB 계열을 많이 사용하고, 사회과학 계열에서는 SAS, R, SPSS를 사용한다. 그리고 마이크로소프트 엑셀은 그냥 필수.
5 통계학과 이외에서의 통계학 강의
통계학과 이외에도 연구 과정에서 통계학이 필요한 학문 분과에서는 해당 학문의 계량적 연구방법론을 전공한 교수/강사가 수업을 제공한다. 매우 많은 학과들에서 학부와 대학원 과정을 막론하고 통계학 수업이 개설되어 있다. 대학원 과정까지 통계학 수업이 제공되지 않는 전공은 인간의 삶과 사고에 대해 사변적으로 접근하는 학문인 인문학 정도이다. 그런데 최근에는 철학, 역사학, 언어학, 문체론의 연구에서도 통계학이 중요하게 사용되기 시작하고 있다.
통계학은 정수론, 해석학, 미적분학 등 다른 수학 분야에 비해, 공식만 외우고 주어진 값을 대입하면 문제가 풀리는 경우가 많다.(통계치를 구하는 경우) 그래서 그냥 공식만 외우고 마는 사람이 많은데 이럴 경우 통계학을 배우는 의미 자체가 상당히 퇴색된다. 어차피 실무에서 계산은 컴퓨터가 해주기 때문. 공식을 외우는 것이 아니라 어떠한 통계적 추론이 어떤 근거와 가정 하에 이루어지고, 어느 정도 신뢰해도 되는가 등의 원리를 파악해야 한다. 입문 과정을 가르친 것만으로 높은 수학적 사고력을 요구하는 문제가 출제 가능한 다른 분야에 비해, 통계학은 한두 학기 가르친 것만으로는 높은 수준의 문제를 내는 것이 어려운 편이다. 따라서 개념을 확실히 이해하고 있는지를 확인하기 위해 아주 자세한 서술을 요구하거나, 무늬만 통계학 문제이고 실제로 다른 분야를 응용하게 하는 문제를 출제한다..[5]
어렵다는 인식이 붙어 있는데, 물론 어렵다는 말은 사실이지만 잘만 배워두면 여러모로 유용한 학문이다. 특히 적절한 상황에 통계 분석 자료를 이용하면 자신의 주장에 대한 신뢰성이 높아진다. 당장, 썰만 푸는 것과 숫자를 들이대며 증거를 내세우는 거랑 같은 말을 하더라도 어떤 게 신뢰가 갈까?
6 개방대학과 통계학과
방송대는 학부 '정보통계학과'와 석사 '바이오정보통계학과'를 통해 학위를 제공하고 있다.
7 취업
졸업 이전에는 금융업계와 기업 재무팀의 리서치 직무를 생각하지만, 리서치, 금융업 특성상 학사는 뽑지 않는다. 뽑히더라도 통계학을 제대로 써먹는 리서치가 아니라 그냥 판매원이다. 경제학도, 수학도와 같은 이유인데, 금융권에서 요구하는 통계학 지식은 대학원에서 제대로 배우는 금융공학, 경제 분석에 특화된 통계학이다. 통계학 전공자라면 잘 알겠지만 학부과정에서 배우는 통계는 어딘가에 써먹을 수 있는 통계학이 아니라 통계학자의 사고방식을 주입하는 기초과정이다. 통계학은 세부 분야가 굉장히 다양에서 어딘가에 통계학을 써먹으려면 그 분야에 특화된 응용통계학을 배워야 한다. 일반 사무직을 생각하는게 아니라면 석사 하는걸 추천하며, 취업을 생각한다면 경영학과 복전을 추천한다.
학사 때 취업이 잘 안된다고 생각해서 석사진학을 하는 경우가 있는데, 취업을 위해서 하는 석사진학은 매우 위험하다. 물론 석사를 우대하는 곳도 있지만 그 수가 적다. 많은 경우 석사취득후에 취업을해도 평균을 구하는 등 기초적인 통계를 쓰는 경우가 많다. 대학원은 공부 및 연구를 하러 가는 곳이지, 취업준비학원이 아님을 명심하자.