통계학과와 데이터사이언스학과의 차이점 비교
최근 인공지능(AI), 머신러닝, 빅데이터 분야가 빠르게 성장하면서 데이터사이언스학과에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 많은 수험생과 재학생이 통계학과와 데이터사이언스학과의 차이점이 무엇인지, 어떤 전공이 취업이나 실무에 더 유리한지 궁금해합니다.이 글에서는 두 전공을 커리큘럼, 학습 내용, 취업 진로, 실무 연결성 측면에서 비교 분석하여 쉽게 설명해드립니다.1. 학문적 성격과 접근 방식항목통계학과데이터사이언스학과학문 중심수학 기반의 통계 이론컴퓨터공학 기반의 응용 분석접근 방식수리적 모델과 해석 중심데이터 처리·분석 자동화 중심주요 도구R, SAS, ExcelPython, SQL, Spark, TensorFlow 등초점통계적 사고, 추론력데이터 처리, 모델링, 구현 역량요약:통계학과는 ‘왜 그런 결과가..
쉽게 쓰여지는 글/Major and Employment
2025. 5. 1.
통계학과 공부 난이도와 수학 요구 수준 정리
통계학과는 수학을 기반으로 데이터를 분석하고 해석하는 전공이기 때문에, 자연스럽게 “수학을 잘해야 하나요?”, **“공부가 많이 어렵나요?”**라는 질문이 따라옵니다.결론부터 말하자면, 수학 실력이 일정 수준 이상 필요하지만, 이론 수학보다는 응용과 해석 중심입니다. 전공 과정은 단순 계산보다는 확률적 사고력, 수치 해석 능력, 통계 소프트웨어 활용 능력이 핵심입니다.통계학과 공부가 어려운 이유1. 수학 기초가 약하면 초반 적응이 어렵다특히 1학년은 미적분, 선형대수학, 확률론 등 수학적 기초 과목이 많습니다.고등학교 수학에서 함수, 수열, 확률과 통계를 소홀히 했다면 대학 수업 진입 장벽이 있습니다.2. 개념과 수식 이해가 함께 필요하다단순 암기보다는 공식이 왜 그렇게 나오는지, 어떤 의미를 가지는지 ..
쉽게 쓰여지는 글/Major and Employment
2025. 5. 1.
