응용수학·통계학과 (교육과정)

수학적 사고와 통계적 추론을 바탕으로 합리적으로 문제를 해결하는 인재 양성

체계적인 커리큘럼과 개별화 학습을 통한 논리적 사고력과 실무 역량 향상

응용수학·통계학과는 수학적 사고와 통계적 추론을 바탕으로 데이터·AI·블록체인 시대를 선도할 실용적 수리 인재를 양성하는 학과입니다. 직장인과 비학과자도 단계별로 학습할 수 있도록 다양한 트랙별 커리큘럼 및 개인 맞춤 수업을 제공합니다. 체계적인 교육과정을 통해 논리적 사고력과 실무 역량을 함께 갖춘 합리적 문제 해결형 인재로 성장할 수 있습니다.

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커리큘럼

2026년 커리큘럼 상세내용 - 학년, 이수구분, 교과목정보(교과목명, 자격, 학점), 개설학기(1, 하계, 2, 동계)를 보여줌
학년	이수 구분	교과목정보			개설학기
학년	이수 구분	교과목명	자격	학점	1	하계	2	동계
1	전공선택	공학수학기초		3	■개설
1	전공선택	기초수학1		3	■개설
1	전공선택	기초수학1연습		3	■개설
1	전공선택	수학으로보는세상		3	■개설
1	전공선택	응용수학·통계개론		2	■개설
1	전공선택	집합론		3	■개설
1	전공선택	0과1의세계(이산수학)		3			■개설
1	전공선택	공학수학		3			■개설
1	전공선택	기초수학2		3			■개설
1	전공선택	기초수학2연습		3			■개설
1	전공선택	수학사		3			■개설
1	전공선택	정수론		3			■개설
1	전공선택	AI프로그래밍기초		3			■개설
1	전공선택	IT기초수학		3			■개설
1	추천교양	코딩첫걸음		3	■개설
2	전공선택	미적분학		3	■개설
2	전공선택	빅데이터기초수학		3	■개설
2	전공선택	선형대수학		3	■개설
2	전공선택	컴퓨팅사고		3	■개설
2	전공선택	파이썬데이터분석		3	■개설
2	전공선택	해석학		3	■개설
2	전공선택	확률과통계		3	■개설
2	전공선택	데이터과학실습		3			■개설	■개설
2	전공선택	미분방정식		3			■개설
2	전공선택	빅데이터분석및AI모델링		3			■개설
2	전공선택	수리통계학		3			■개설
2	전공선택	암호의이해		3			■개설
2	전공선택	현대대수학		3			■개설
3	전공선택	코드없이따라하는머신러닝		3	■개설	■개설
3	전공선택	복소해석학		3	■개설
3	전공선택	빅데이터통계분석		3	■개설
3	전공선택	암호수학		3	■개설
3	전공선택	위상수학		3	■개설
3	전공선택	회귀분석		3	■개설
3	전공선택	미분기하학		3			■개설
3	전공선택	수치해석기초		3			■개설
3	전공선택	실험설계와데이터분석		3			■개설
3	전공선택	조사방법론		3			■개설
4	전공선택	다변량통계분석		3	■개설
4	전공선택	데이터분석과시각화		3	■개설
4	전공선택	블록체인과데이터분석		3	■개설
4	전공선택	통계프로그래밍		3	■개설
4	전공선택	데이터모델링과SQL(SQLD)		3			■개설
4	전공선택	딥러닝		3			■개설
4	전공선택	시계열분석		3			■개설

교과목소개

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교과목명	교과목 소개
0과1의세계(이산수학) (World of 0 and 1)	0과 1로 이루어진 세상, 바로 디지털 시대의 언어인 이산수학입니다. 스도쿠 퍼즐, 하노이의 탑, 사색문제에서 시작해, 암호학·네트워크·인공지능까지! 이 강의에서는 논리, 그래프, 조합, 알고리즘을 통해 퍼즐처럼 즐기며 배우는 현대 수학의 핵심을 만나봅니다.
공학수학 (Advanced Engineering Mathematics)	공학수학은 공학에서 필요하다고 생각되는 수학으로 만들어진 과목으로서 공학 전공에서 요구되는 수학 지식을 교육한다. 공업수학의 범위가 방대하지만, 본 과목에서는 특히 전기전자공학에서 요구되는 수학적 지식으로서 미적분학, 미분방정식, 해석학, 선형대수학 등에 관한 교육을 포함한다.
공학수학기초 (Basic Engineering Mathematics)	- 공학 이론에 많이 사용되는 여러 기본적인 수학 이론 학습 - 미적분 기본 개념, 삼각함수, 복소수, 벡터, 행렬 등의 공학수학 기본 개념 학습 - 엔지니어가 되기 위한 기초적인 수학 이론 습득`
기초수학1 (Basic Mathematics I)	빅데이터나 인공지능 분야를 접하는 학생들에게 필요한 기초적인 수학 지식을 다루는 첫 번째 수업으로, 해당 분야를 이해하는 데 필요한 수학적 내용들을 개념적인 부분부터 다루고자 한다. 본 교과목에서는 기초적인 수학 지식을 바탕으로 빅데이터나 인공지능 분야를 이해하고 활용할 수 있는 기본 능력을 학습하고자 한다.
기초수학1연습 (Basic Mathematics I Practice)	기초수학1에서 다루는 내용에 대해 학습자의 수준에 맞는 개별화된 문제와 풀이 과정에 대한 맞춤형 피드백을 제공하여 수학적 개념에 대한 이해와 문제해결력을 강화하는 수행 중심의 과목입니다.
기초수학2 (Basic Mathematics II)	빅데이터나 인공지능 분야를 접하는 학생들에게 필요한 기초적인 수학 지식을 다루는 두 번째 수업으로, 해당 분야를 이해하는 데 필요한 수학적 내용들을 개념적인 부분부터 다루고자 한다. 본 교과목에서는 기초적인 수학 지식을 바탕으로 빅데이터나 인공지능 분야를 이해하고 활용할 수 있는 기본 능력을 학습하고자 한다.
기초수학2연습 (Basic Mathematics II Practice)	기초수학2에서 다루는 내용에 대해 학습자의 수준에 맞는 개별화된 문제와 풀이 과정에 대한 맞춤형 피드백을 제공하여 수학적 개념에 대한 이해와 문제해결력을 강화하는 수행 중심의 과목입니다.
다변량통계분석 (Multivariate Statistical Analysis)	다변량통계분석은 여러 변수들이 동시에 존재하는 데이터를 분석하는 방법을 배우는 과목입니다. 상관관계, 주성분분석(PCA), 판별분석, 군집분석, 요인분석 등 다양한 기법을 학습하며, 복잡한 데이터 속에서 패턴과 구조를 찾아내고 의사결정에 활용합니다. 이 과목은 빅데이터, 인공지능, 사회과학, 경영, 생명과학 등 다학제적 연구와 실무 분석에 널리 응용됩니다.
데이터과학실습 (Data Science Programming)	본 교과목의 수준은 데이터 과학 분야의 입문 단계이며, 데이터 과학에 특화된 프로그래밍 언어를 학습하고, 이를 바탕으로 데이터를 수집하고 분석하는 등의 과정을 실습으로 진행하며, 이에 대한 과제 등을 통해 교육목표를 달성한다.
데이터모델링과SQL(SQLD) (SQL Developer)	데이터 모델링에 대한 지식을 바탕으로 데이터베이스에 직접 접근할 수 있는 언어인 SQL(Structured Query Language)을 다룰 수 있는 개발자가 점차 주목을 받고 있다. 본 교과목에서는 데이터 구조의 근간인 데이터 모델링에 대한 이해를 바탕으로 SQL을 이해하고 활용할 수 있는 능력을 학습하고자 한다.
데이터분석과시각화 (Data Analysis and Visualization)	방대한 양의 빅데이터에서 볼 수 없었던 데이터 가치를 찾고 통찰력(Insight)을 얻기 위해 필요한 시각화를 학습할 필요가 있으며, 잘못된 데이터 시각화가 가지는 다양한 위험요소를 이해하고 실습함으로 왜곡된 의미 전달을 방지하는 학습이 필요하다. 본 교과목에서는 공공 및 Kaggle 등의 다양한 공개 데이터를 활용해 기초 데이터 분석 및 시각화 사례에 대해 학습하고자 한다.
딥러닝 (Deep Learning)	본 교과목에서는 학생들이 딥러닝의 개념을 이해하고, 이를 실습을 통해 구현 능력을 키우는 것을 목표로 한다. 딥러닝의 기초적인 개념부터 시작하여 최신의 트렌드에 대한 이해를 진행하며, 이와 병행하여 파이썬을 사용하여 실제 딥러닝 모델을 활용할 수 있도록 학습하고, 이를 기반으로 학생들이 딥러닝에 대한 개념뿐만 아니라 구현 능력까지 실습을 통해 습득하는 것을 목표로 한다.
미분기하학 (Differential Geometry)	미분기하학은 곡선과 곡면 같은 기하학적 대상에 대해 미적분학적 방법을 적용하여 연구하는 과목입니다. 곡선의 곡률, 곡면의 접공간과 법선벡터, 다양체)의 성질 등을 학습하며, 공간의 구조와 형태를 수학적으로 이해합니다. 미분기하학은 물리학, 컴퓨터 그래픽스, 로보틱스, 인공지능 등 다양한 분야에 응용되는 핵심 기초 이론입니다.
미분방정식 (Differential Equations)	미분방정식은 자연 현상과 공학적 문제를 수학적으로 모델링하는 과목입니다. 1·2차 미분방정식과 연립방정식의 기본 해법을 배우며, 실제 예제에 적용해 변화하는 현상을 해석하는 능력을 기릅니다.
미적분학 (Calculus)	미적분학은 함수의 극한, 연속, 미분, 적분 개념을 다루는 기초 수학 과목으로, 변화율과 면적 개념을 통해 다양한 자연 현상과 공학 문제를 수학적으로 해석합니다. 이를 통해 수학적 모델링 능력을 기르고, 해석학·미분방정식·확률통계 등 고급 과목의 학습 기반을 마련합니다.
복소해석학 (Complex Analysis)	복소해석학은 실수해석학을 복소수 영역으로 확장한 과목으로, 복소함수의 미분·적분, 코시 정리, 유수(residue) 계산 등을 학습합니다. 이를 통해 수학적 직관과 엄밀성을 기르며, 공학·물리학·통계 등 다양한 분야 문제에 응용할 수 있습니다.
블록체인과데이터분석 (Blockchain and Data Analysis)	블록체인은 2008년 사토시 나카모토의 비트코인 이후 탈중앙화된 분산 원장, 스마트 컨트랙트, 디앱(Dapp) 등 다양한 사회 전반에 걸친 다양한 응용환경을 보인다. 블록체인 기술이 응용환경에 적합하게 변화됨에 따라 블록체인에서 발생하는 다양한 데이터의 기본 개념 및 원리에 대해 학습하며 이후, 블록체인 데이터를 다각도에서 분석함으로써 블록체인 데이터 분석 능력을 학습한다.
빅데이터기초수학 (Mathematics for Big Data)	본 교과목에서는 학생들이 빅데이터, 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 등 데이터 과학 전반에 걸쳐 필요로 하는 기본적인 수학 지식을 함양하는 것을 목표로 한다. 수학적 지식을 이론적으로 이해하고 손으로 푸는 과정에서 그치지 않고, 컴퓨터 기반 도구들을 활용하여 학생들에게 눈으로 확인하는 과정을 병행하여 학생들의 수학적 개념 이해를 돕고자 한다.
빅데이터분석및AI모델링 (Big Data Analysis and AI Modeling)	빅데이터는 현대 비즈니스 및 연구 분야에서 매우 중요하며, 빅데이터를 분석하고 그 결과를 바탕으로 AI 모델링을 수행하는 능력이 점차 중요해지고 있다. 본 교과목에서는 파이썬 및 Numpy, Pandas, 시각화 실습 능력을 기반으로 한 빅데이터 분석 기법과 간단한 AI 모델링 방법을 실습 기반으로 학습한다.
빅데이터통계분석 (Statistics for Big Data)	빅데이터는 현대 사회에서 중요한 역할을 하는 데이터의 한 형태로, 이를 통계적으로 분석하고 이해하는 능력은 다양한 분야에서 필수적이다. 본 교과목에서는 데이터 탐색의 기초부터 시작하여, 다양한 통계기법을 통해 데이터의 숨겨진 패턴과 정보를 발견하는 방법에 대해 학습하고자 한다.
선형대수학 (Linear Algebra)	컴퓨터 연산능력의 발전으로 인해, 과거에는 해석 시간이 오래 걸려 풀지 못하던 자연현상을 선형대수 접근법을 사용하여 해결할 수 있게 되었다. 본 강의에서는 행렬과 연립선형방정식에 대한 기본 개념을 설명하고, 벡터공간에서의 선형변환을 소개한다. 나아가 직교변환 등 선형대수에서 응용되는 여러 응용기술을 학습한다.
수리통계학 (Mathematical Statistics)	수리통계학은 확률론을 기초로 표본분포, 추정, 가설검정 등 통계적 추론을 이론적으로 정립하는 과목입니다. 통계량의 성질(불편성, 일치성, 효율성)을 배우고, 최대우도추정, 충분통계량, 검정력 등 통계 기법의 수학적 근거를 익힙니다. 이를 통해 데이터 분석 방법의 타당성을 이해하고, 응용통계 및 인공지능 모델링으로 나아가는 기초를 마련합니다.
수치해석기초 (Numerical Analysis Basics)	수치해석기초는 수학적 문제를 컴퓨터로 근사적으로 해결하는 방법을 다루는 과목입니다. 방정식의 근사해, 선형대수 연산, 보간법, 수치적분, 미분방정식의 수치해법 등을 학습하며, 계산 과정에서 발생하는 오차와 안정성도 함께 이해합니다. 이 과목은 이론적 해법이 어려운 문제를 실제로 풀 수 있는 계산 알고리즘과 디지털 활용 능력을 길러줍니다.
수학사 (History of Mathematics)	수학사는 수학이 고대에서 현대에 이르기까지 어떻게 발전해 왔는지를 살펴보는 과목입니다. 수학이 사회와 과학, 문화의 변화와 함께 발전한 과정을 배우며, 오늘날 수학 개념의 역사적 배경을 이해합니다.
수학으로보는세상 (Mathematics in the Real World)	수학은 시험 문제 속 공식이 아니라, 우리가 살아가는 세상 곳곳에 숨어 있습니다. 커피가 식는 속도, 코로나 확산 곡선, 넷플릭스의 추천 시스템, 지도 색칠이나 경매 전략까지! 이 강의에서는 미적분학, 확률, 위상수학, 게임이론 등 다양한 분야를 통해 세상을 새롭게 이해하는 수학적 눈을 열어갑니다.
시계열분석 (Time Series Analysis)	시계열분석은 시간에 따라 관측되는 데이터를 분석하는 과목입니다. 자기상관, 이동평균(MA), 자기회귀(AR), ARIMA 모형 등 기본 기법을 학습하고, 추세·계절성·불규칙성을 구분하여 예측 모형을 설계합니다. 금융, 경제, 기상, 공학, 빅데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, 데이터 기반 미래 예측과 의사결정에 중요한 역할을 합니다.
실험설계와데이터분석 (Design of Experiments)	실험설계와데이터분석은 데이터를 효율적으로 수집하고 분석하기 위해 실험을 체계적으로 설계하는 방법을 배우는 과목입니다. 분산분석(ANOVA), 요인실험, 블록설계, 교락(confounding)과 같은 기법을 학습하며, 최소한의 비용과 노력으로 신뢰성 있는 결론을 얻는 방법을 익힙니다. 이 과목은 공학, 농학, 의학, 사회과학 등 다양한 분야에서 연구와 품질개선, 의사결정에 활용됩니다.
암호수학 (Mathematics of Cryptography)	암호수학은 현대 정보 보호의 기초가 되는 수학 이론을 다루는 과목입니다. 정수론과 대수학을 바탕으로 모듈러 연산, 소수 판별, 공개키·대칭키 암호, 해시 함수 등의 원리를 학습합니다. 이를 통해 RSA, ECC 등 대표적인 암호 시스템의 수학적 기반을 이해하고, 보안·블록체인·네트워크 분야에 응용할 수 있는 수리적 사고를 기릅니다.
암호의이해 (Introduction to Cryptography)	우리는 일상 생활에서 정보 통신의 발달로 인한 다양한 서비스를 제공받고 있지만 간혹 관련 서비스에 불편함을 느끼거나 중요 정보 및 프라이버시 관련 보안 사고도 종종 발생하고 있다. 현존하는 여러 사이버 공격으로부터 정보를 보호하기 위한 기술이 암호시스템이다. 본 수업에서는 암호 알고리즘의 기본 원리를 이해하고, 최신 암호 기술의 동향을 확인해 보고자 한다.
위상수학 (Topology)	위상수학은 공간의 연속성과 형태를 다루는 과목으로, 도형의 크기나 각도보다는 연결성, 개방집합, 연속성, 컴팩트성 같은 성질에 주목합니다. 커피잔과 도넛이 같은 위상 구조라는 예처럼, 사물의 본질적인 구조를 파악하는 사고를 훈련합니다. 위상수학은 해석학, 기하학, 대수학은 물론 데이터 분석과 인공지능의 고차원 구조 이해에도 활용되는 기초 이론입니다.
응용수학·통계개론 (Introduction to Applied Mathematics and Statistics)	응용수학과 통계에 관련된 세부 전공 및 과목들에 대해서 안내하는 수업입니다. 학습자가 응용수학 및 통계에 대한 학문적 지도를 그려보고 자신에게 맞는 진로를 선택하는데 도움을 주는 역할하는 과목입니다.
정수론 (Number Theory)	정수론은 자연수와 정수의 성질을 연구하는 수학의 한 분야입니다. 소수, 약수와 배수, 합동식, 모듈러 연산 등의 기본 개념을 다루며, 이러한 기초 개념은 암호학, 정보보호, 블록체인 등 현대 정보사회에서도 핵심적인 역할을 합니다. 본 과목에서는 수의 성질을 탐구하고 증명하는 과정을 통해 논리적 사고력과 문제 해결 능력을 기를 수 있습니다.
조사방법론 (Methodology in Social Research)	연구방법론에 대한 기본적인 지식을 습득하는 것과 함께 주어진 연구주제에 맞춰 실제 조사를 해보고 그 결과를 보고서로 작성할 수 있는 능력을 함양한다.
집합론 (Set Theory)	집합론은 현대 수학의 기초 개념으로, 수학 전 분야에서 필수적으로 활용되는 기본 개념들을 다루는 과목입니다. 집합, 함수, 관계 등의 기본 개념부터 시작해 농도(cardinality), 가산집합과 비가산집합, 무한의 개념 등 추상적이고 심화된 내용을 다룹니다. 이 과목을 통해 수학적 대상을 엄밀하게 정의하고, 논리적으로 증명하는 방법을 익힐 수 있습니다. 집합론은 해석학, 위상수학, 대수학 등 모든 수학 분야의 토대가 되는 필수 과목입니다.
컴퓨팅사고 (Computational Thinking)	컴퓨팅 사고는 문제 해결과 프로그래밍에 접근하는 핵심적이고 기본적인 사고 방식으로, 현대 사회에서 다양한 문제 상황을 효과적으로 분석하고 해결하는 데 필수적이다. 본 교과목에서는 컴퓨팅 사고가 무엇인지 살펴보고, 다양한 환경과 문제들로부터 효과적인 문제 해결 능력을 학습하고자 한다.
코드없이따라하는머신러닝 (No-Code Machine Learning)	본 교과목에서는 학생들이 머신러닝의 기본 개념을 이해하고, 실습을 통해 머신러닝을 활용해보는 것을 목표로 한다. 이때 가급적 텍스트 기반의 코드 구현을 배제하고, 블록 코딩 기반 또는 도구 기반으로 실습을 진행하고자 하며, 학생들이 머신러닝 실습을 따라해보는 형태로 학습을 진행한다.
통계프로그래밍 (Statistical Programming)	통계프로그래밍은 데이터를 효과적으로 다루고 분석하기 위해 프로그래밍 언어와 도구를 활용하는 방법을 배우는 과목입니다. 통계 소프트웨어를 활용하여 데이터 처리, 시각화, 통계적 분석, 모형 구현을 실습 중심으로 학습합니다. 이 과목은 이론 통계학과 실제 데이터 분석을 연결하는 다리 역할을 하며, 빅데이터 분석과 인공지능 응용에도 확장될 수 있습니다.
파이썬데이터분석 (Python Data Analysis)	데이터 분석은 현대 인공지능 및 데이터 사이언스 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 본 교과목에서는 파이썬을 활용한 데이터 분석의 핵심 라이브러리인 Numpy, Pandas, 그리고 데이터 시각화 도구를 중심으로, 데이터 처리, 분석 및 시각화 과정을 실습 기반으로 학습한다.
해석학 (Real Analysis)	해석학은 미적분학을 이론적으로 확립하고 확장하는 과목으로, 극한, 연속, 미분, 적분, 급수 등 핵심 개념을 엄밀하게 다룹니다. 수학적 정의와 증명 과정을 통해 사고의 논리성을 기르고, 고급 수학(위상수학, 확률론, 함수해석학 등)으로 나아가기 위한 기초를 마련합니다.
현대대수학 (Modern Algebra)	현대대수학은 집합과 연산을 바탕으로 군(Group), 환(Ring), 체(Field)와 같은 추상적 구조를 탐구하는 과목입니다. 정수론에서 다루는 합동식과 모듈러 연산을 일반화하여 구조적으로 이해하게 되며, 이를 통해 수학적 사고의 추상성과 엄밀성을 기릅니다. 현대대수학은 암호학, 이산수학, 코딩이론 등 다양한 응용 분야의 기초가 됩니다.
확률과통계 (Probability and Statistics)	확률과통계는 불확실한 현상을 수학적으로 다루는 과목으로, 확률 분포, 기대값, 분산, 표본추출, 추정과 검정 등 기본 개념을 학습합니다. 이를 통해 데이터를 해석하고 의미 있는 결론을 도출하는 방법을 배우며, 통계적 추론 능력과 데이터 기반 의사결정 역량을 기릅니다. 본 과목은 수리통계학, 회귀분석, 시계열분석 등 고급 통계 과목으로 이어지는 기초가 됩니다.
회귀분석 (Regression Analysis)	회귀분석은 변수들 간의 관계를 수학적 모형으로 설명하고, 데이터를 기반으로 예측하는 과목입니다. 단순선형회귀에서 시작하여 다중회귀, 변수선택, 잔차분석, 모형의 적합도 검정 등을 학습합니다. 이를 통해 데이터 속 패턴을 파악하고, 통계적 추론을 활용하여 실제 문제 해결과 예측에 적용할 수 있는 능력을 기릅니다.
AI프로그래밍기초 (AI Programming Fundamentals)	인공지능 분야에서 현재 가장 널리 사용되는 기본 프로그래밍 언어는 파이썬이다. 본 교과목에서는 인공지능 분야의 학습을 시작하기 위해 필요한 파이썬의 이론적인 지식뿐만 아니라 프로그래밍 실습을 통해 인공지능 분야에서 필요한 파이썬 기초 활용 능력을 학습하고자 한다.
IT기초수학 (Basic Mathematics for IT)	IT 및 이공계 기본기술 및 응용기술을 이해하기 위한 기본적인 수학 이론을 학습한다. 군인 혹은 이과 역량이 약한 학생을 대상으로 하여 가장 필수적인 기본 수학을 쉽게 알려주는 것을 목표로 한다. 본 과정을 통해 국방기술 분야에 적용된 IT 및 이공계 기술의 이해도를 높이는데 목표를 두고 있으며 최근 각광받고 있는 인공지능, 빅데이터 기술에 활용되는 수학 지식 교육도 목표로 한다.