우리학교 1학년 때는 통계수학 + 기초통계학 나갔음 우선 통계수학 한번 들어보고 결정하는거 춫천 문과면 좀 힘들거임
통계수학이 어느정도 되었다 싶으면 선형대수학 -> 회귀 순으로 듣고 나머지 듣고싶은거 들으면 댈껄
근데 고학년 갈수록 수리적인 능력보다는 SAS 나 R 다루는 코딩능력이 중요해지긴함ㅇㅇ
SAS나 R 다루는 강의 있으면 들어보셈
익명(211.208)2021-04-20 04:48
고대는 어떨지 잘 모르겠는데 내생각에 통계대학원은 일단 무조건 수학이 젤 중요하긴 함 ㅋㅋ 선대/해석 보고 회귀/수통이 할만하면 됨
익명(dlwlrms)2021-04-21 13:47
답글
SAS는 통계학 하는사람들은 거의 안쓰는 언어 수준이고 R은 쉬운언어라... 대학원 졸업하고 뭐하고싶냐에 따라 다를거같은데
익명(dlwlrms)2021-04-21 13:48
위에 댓글 그냥 싹다 잘못된 이야기임. 대학원 졸업생으로서 내가 학부 1학년으로 돌아갔을 때를 생각해서 써줄게. 1학년이면 미적분학, 선형대수학을 공부하고 기초통계학 병행하셈. 사실 기초통계학은 통계적인 사고를 하기 위해서 공부하라는 거지 사실 안해도됨. 제일 중요한건 미적분이랑 선형대수의 개념을 이해하는거임. 문제를 푸는 스킬을 배우면 나중에 다시 처음부터 공부하게 되니까 수학을 제대로 배워야함. 그래서 수학과 수업을 듣는걸 추천하지만 이건 너무 나간 이야기고 그냥 꼼꼼히 최대한 이해를 하는게 중요. 이후에는 2학년때 수리통계학을 공부하셈. 수리통계학을 공부하다보면 이해가 안되는게 많을 텐데 그건 해석학적인 개념과 확률론적인 개념이 부족해서 그런거임. 우선 이해안되면 외워야함.
익명(183.98)2021-04-23 11:48
답글
수리통계학을 배웠으면 이때부터는 방법론적인 것을 건들기 시작해야함. 3학년쯤 될듯 한데 이때는 회귀분석과 기초확률론을 공부하는게 좋음. 그리고 4학년 때까지 시계열관련 지식을 쌓고 대학원 준비하면서 해석학 공부를 하면 됨. 사실 해석학은 대학원 들어가서 공부해도 충분하다. 제일 중요한건 수리통계학이고 수리통계학을 확실하게 이해하기 위한 수학적 지식 이렇게 2가지임. 그리고 tool과 관련해서는 R, Python, Matlab, C++, SAS, SPSS 등 다 쓴다고 보면된다. 그렇다고 걱정할 필요는 없는게 R 혹은 Python을 주로 쓰게 될텐데 둘중 하나만 쓸줄알면 나머지는 필요할때마다 공부하면 충분히 사용가능함. 내가 말하는건 '개발자'를 말하는게 아닌 수치모델을 만들기위한 '통계학'용도임
익명(183.98)2021-04-23 11:56
답글
어떤 tool을 써야하는지는 내가 결정할 수 있는게 아니고 필요에 따라서 다른거임. 금융쪽은 SAS를 쓰고 있고 모델도 다 SAS기반으로 짜져있는데 만약 그쪽 프로젝트를 하게되면 안쓸수가있나? 공대쪽 특히 반도체쪽은 matlab기반으로 모델이 돌아가고 고속컴퓨팅이 필요한 RISK쪽이나 ML쪽은 C++기반으로 짜여 있는데 그거에 맞춰서 쓸 수밖에 없음. 분석 리포팅을 할거면 당연히 R/Python 만큼 강력한 tool도 없지. 통계학자들한테 요구하는 코딩능력은 개발자 수준의 코딩능력이 아님. 내가 모델만 짜면 개발자가 구현은 서비스에 맞게 최적화해서 훨 씬잘 구현함. 아 최적화라는 것도 오해가 있을 수 있는데 모형 최적화는 당연히 할 줄 알아야함.
익명(183.98)2021-04-23 12:04
답글
길어졌는데 그냥 수학을 잘해야한다로 요약할 수 있음. 지금 내가 인공지능관련 현업에서 일하고 있는데 내 팀 연구원들 출신들 중에 공대 출신 1명있다. 물리학과, 통계학이 제일많고 수학과, 경제학과(계량쪽) 순임. 결국 수학잘하는 놈들 뽑은거임. 제대로 통계학 써먹고 싶으면 수학을 열심히 하고 그냥 부품처럼 쓰이다 버려질거면 요즘 유행하는 '컴공'공부하면됨. 개발잘하는데 통계학을 아는 개발자도 쓸모는 있지. 우선 이해를 할줄 아니까 우리가 짠 수치모델 구현을 해줄수 있거든. 요즘 돈도 많이 버는것 같고. 하지만 개발자는 지금 통계공부보다는 코딩공부를 해야지.
익명(183.98)2021-04-23 12:10
답글
형아 학부수준 통계학으로 IT 기업 Data Analyst 커리어는 어떻게 생각해?? 향후 10-20년동안 꾸준히 수요가 있을까? 솔직히 석박레벨에서 하는 Data Scientist 업무는 수학이 너무 딸려서 못할 거 같아 ㅠㅠ
우리학교 1학년 때는 통계수학 + 기초통계학 나갔음 우선 통계수학 한번 들어보고 결정하는거 춫천 문과면 좀 힘들거임 통계수학이 어느정도 되었다 싶으면 선형대수학 -> 회귀 순으로 듣고 나머지 듣고싶은거 들으면 댈껄 근데 고학년 갈수록 수리적인 능력보다는 SAS 나 R 다루는 코딩능력이 중요해지긴함ㅇㅇ SAS나 R 다루는 강의 있으면 들어보셈
고대는 어떨지 잘 모르겠는데 내생각에 통계대학원은 일단 무조건 수학이 젤 중요하긴 함 ㅋㅋ 선대/해석 보고 회귀/수통이 할만하면 됨
SAS는 통계학 하는사람들은 거의 안쓰는 언어 수준이고 R은 쉬운언어라... 대학원 졸업하고 뭐하고싶냐에 따라 다를거같은데
위에 댓글 그냥 싹다 잘못된 이야기임. 대학원 졸업생으로서 내가 학부 1학년으로 돌아갔을 때를 생각해서 써줄게. 1학년이면 미적분학, 선형대수학을 공부하고 기초통계학 병행하셈. 사실 기초통계학은 통계적인 사고를 하기 위해서 공부하라는 거지 사실 안해도됨. 제일 중요한건 미적분이랑 선형대수의 개념을 이해하는거임. 문제를 푸는 스킬을 배우면 나중에 다시 처음부터 공부하게 되니까 수학을 제대로 배워야함. 그래서 수학과 수업을 듣는걸 추천하지만 이건 너무 나간 이야기고 그냥 꼼꼼히 최대한 이해를 하는게 중요. 이후에는 2학년때 수리통계학을 공부하셈. 수리통계학을 공부하다보면 이해가 안되는게 많을 텐데 그건 해석학적인 개념과 확률론적인 개념이 부족해서 그런거임. 우선 이해안되면 외워야함.
수리통계학을 배웠으면 이때부터는 방법론적인 것을 건들기 시작해야함. 3학년쯤 될듯 한데 이때는 회귀분석과 기초확률론을 공부하는게 좋음. 그리고 4학년 때까지 시계열관련 지식을 쌓고 대학원 준비하면서 해석학 공부를 하면 됨. 사실 해석학은 대학원 들어가서 공부해도 충분하다. 제일 중요한건 수리통계학이고 수리통계학을 확실하게 이해하기 위한 수학적 지식 이렇게 2가지임. 그리고 tool과 관련해서는 R, Python, Matlab, C++, SAS, SPSS 등 다 쓴다고 보면된다. 그렇다고 걱정할 필요는 없는게 R 혹은 Python을 주로 쓰게 될텐데 둘중 하나만 쓸줄알면 나머지는 필요할때마다 공부하면 충분히 사용가능함. 내가 말하는건 '개발자'를 말하는게 아닌 수치모델을 만들기위한 '통계학'용도임
어떤 tool을 써야하는지는 내가 결정할 수 있는게 아니고 필요에 따라서 다른거임. 금융쪽은 SAS를 쓰고 있고 모델도 다 SAS기반으로 짜져있는데 만약 그쪽 프로젝트를 하게되면 안쓸수가있나? 공대쪽 특히 반도체쪽은 matlab기반으로 모델이 돌아가고 고속컴퓨팅이 필요한 RISK쪽이나 ML쪽은 C++기반으로 짜여 있는데 그거에 맞춰서 쓸 수밖에 없음. 분석 리포팅을 할거면 당연히 R/Python 만큼 강력한 tool도 없지. 통계학자들한테 요구하는 코딩능력은 개발자 수준의 코딩능력이 아님. 내가 모델만 짜면 개발자가 구현은 서비스에 맞게 최적화해서 훨 씬잘 구현함. 아 최적화라는 것도 오해가 있을 수 있는데 모형 최적화는 당연히 할 줄 알아야함.
길어졌는데 그냥 수학을 잘해야한다로 요약할 수 있음. 지금 내가 인공지능관련 현업에서 일하고 있는데 내 팀 연구원들 출신들 중에 공대 출신 1명있다. 물리학과, 통계학이 제일많고 수학과, 경제학과(계량쪽) 순임. 결국 수학잘하는 놈들 뽑은거임. 제대로 통계학 써먹고 싶으면 수학을 열심히 하고 그냥 부품처럼 쓰이다 버려질거면 요즘 유행하는 '컴공'공부하면됨. 개발잘하는데 통계학을 아는 개발자도 쓸모는 있지. 우선 이해를 할줄 아니까 우리가 짠 수치모델 구현을 해줄수 있거든. 요즘 돈도 많이 버는것 같고. 하지만 개발자는 지금 통계공부보다는 코딩공부를 해야지.
형아 학부수준 통계학으로 IT 기업 Data Analyst 커리어는 어떻게 생각해?? 향후 10-20년동안 꾸준히 수요가 있을까? 솔직히 석박레벨에서 하는 Data Scientist 업무는 수학이 너무 딸려서 못할 거 같아 ㅠㅠ