직장인 진로고민. 방송통신대학 데이터/통계과학 입학 전형 알아보기

지금 직장이 좋지만 전문 경력이 되지 않는다는 점이 늘 불안해서, 30이 다 되가는 직장인이지만 다른 기술을 쌓을 수 없을까 알아보는 중이다.

그러다 알게된 방송통신대학 (방송대/방통대)

4년제 대학을 6년만에(...) 졸업해서 학사를 경영이랑 제품디자인(UX)을 받았는데 또 이걸 ... 하는 생각도 없잖아 있지만 사실 경영학을 전공할 때 그냥저냥 졸업요건에 맞는 수업+영어로 들어서 딱히 학문적 지식이 있냐 물으면 조금 부끄럽다. 죄다 벼락치기로 해서 성적은 잘 받았지만.

그래서!

지금은 가정에서 어쨌든 돈을 벌지 않으면 안 되는 상황이고. (풀타임으로 뭔가 배울 여건은 안된다. 대신 아이가 아직 없으므로 비교적 자유롭다)
3년 뒤에는 해외에서 외국인 노동자로 살 수도 있는데 너무 마냥저냥 집에서 주부가 되어야지~하기는 불안한게 사실이다. 내가 돈을 소소하게라도 벌면, 아니 벌지 않아도 벌 수 있다는 자신감만 있어도 심적 안정감이 되니까.

당장 입학하겠다는 건 아닌데...일단 정보는 알아두기로.

일단 첫 학기 등록금 (계열 2 기준) 36만 5천 8백원
여기에 아마 교재비로 약 10만원 잡으면 된다.

한 학기 40만원 느낌이고, 난 4년제 졸업이니 편입생으로 4학기 다니면 되고. 그러면 약 160만원. 진짜 저렴한 편.
내가 나온 4년제 대학의 한 학기 등록금도 안 되는 금액이다.

그리고 추가적으로 정보를 수집한 결과 본인 소득에 따라 첫 학기 등록금에 대해 한국장학재단에서 장학금을 지원받을 수 있고, 그 이후로는 학점 유지 여부에 따라 또 장학금을 유지 받느냐 아니냐가 결정된다고 한다.

일단 한 학기 40만원, 마련할 수 있을지.. 생각좀해봐야겠다. 신용카드 할부도 되는지 문의해봐야지.


그럼 그 다음 중요한 <뭘 배울 수 있는가>
https://stat.knou.ac.kr/stat/4754/subview.do?epTicket=LOG

전공교과소개

교양은 솔직히 관심이 없고 전공교과만 살펴보기로 했다. 여기서 제시된 교과목이 통계학 <학사>생이라면 기본적으로 꼭 알아야 한다는 것이니까.

방송대를 가지 않더라도 이 과목이 중요하구나, 정도를 숙지하고 관련 강의를 찾아 듣는 방법도 있다. (실력을 키우는 데 중점을 두고 있다면)



<<<<< 전공과목정보>>>>>
데이터정보처리입문
이 과목은 데이터의 처리에 대한 기본적인 내용을 다룬다.이를 위해서 데이터 처리와 관련된 기본적인 컴퓨터 활용 방법과 데이터정보에 대한 수집, 분석, 처리 과정에 중점을 두어 교과내용을 편성하였다.
데이터의 수치정리와 그래프적 표현, 실생활 속의 구체적 사례를 중심으로 다양한 데이터 분석을 통해 학생 스스로 데이터에 대한 입력, 관리, 분석 능력을 배양토록 한다.
정보화 사회에서 꼭 필요한 컴퓨터의 활용 방법, 데이터 정보의 수집과 구축방법, 기초적인 데이터 분석 방법, 실제 분석 사례 등을 공부함으로써 데이터 분석에 대한 실무적용 능력을 키울 수 있을 것이다.

R컴퓨팅데이터
분석 프로그램으로서 R의 기본개념 및 그 활용성을 소개하고 데이터 입출력 및 프로그래밍 구조 등 R의 기본적인 특성 및 활용 사례를 설명하는 등 R프로그래밍의 기초적인 내용 위주로 구성1-2통계로세상읽기통계학을 처음 접하는 학생들을 대상으로 우리 주위의 신문이나 TV, 일상생활 등에서 자주 접하게 되는 여러 가지 통계자료들의 이해를 비롯하여, 사회과학, 의학, 품질관리 등에서 통계학의 응용을 중심으로 강의가 진행된다.
요구되는 수학 지식은 고등학교에서 배운 수학 실력 정도면 충분할 것이다.

데이터과학입문지식
정보화 시대의 도래로 데이터의 가치를 파악하고 올바르게 활용할 수 있는 데이터과학자의 역할이 매우 중시되고 있는 상황에서 데이터 분석 전문가가 갖추어야 할 기본적인 소양을 논하고 데이터 분석방법론 및 사례 등 기본 지식을 체계적으로 다루도록 한다.

통계학개론
통계학의 기초분야를 수학의 깊은 지식을 요하지 않은 범위에서 다루고자 한다.
본 강의는 기초통계학이론을 전반적으로 소개하므로 통계학을 전공하기 시작하는 학생 및 통계적 방법이 응용되는 여러 학문을 전공하는 학생에게 적합하다. 필요한 수학의 지식은 1학년에서 배우는 대학수학 정도가 요구된다.

엑셀데이터분석
오늘날 사회가 빠르게 정보화 시대로 발전함에 따라 많은 양의 자료를 빠르고, 정확하게 분석하고 관리하는 일이 점점 더 중요해지고 있다.
이 과목은 가장 널리 사용되고 있는 스프레드시트 프로그램인 엑셀을 이용하여 계산, 자료의 관리, 차트 작성, 검색, 통계 분석 등을 손쉽게 처리하는 방법에 대해서 공부한다.
먼저 엑셀을 이용하여 데이터 수집과 수치 요약 방법들 통계의 기본적 개념을 익히고, 엑셀의 활용한 다양한 분석기능에 대해서 공부한다.또한 엑셀에서 제공하는 다양한 통계 분석 도구들을 활용하여 데이터 분석 방법에 대해서 공부한다.

여론조사의이해
오늘날 여론조사는 사회의 다양한 영역에서 활용되고 있다.
이 강의는 여론조사의 기본개념과 작성과정에 대한 내용뿐만 아니라 여론조사가 사용되고 있는 분야에서 이루어지고 있는 구체적인 여론조사 방법을 살펴봄으로써 여론조사에 대한 이해의 폭을 넓히는 것을 목적으로 한다.

국가통계의이해
국가통계는 정부통계기관이 작성하여 정부는 물론 국민에게 제공하는 통계이다. 국가통계에는 인구통계, 고용통계, 국민소득통계, 물가지수, 소득․소비통계 등 인구·사회·경제의 모든 분야에 걸쳐 매우 다양하다.이 과목에서는 이러한 통계를 이용하기 위해 필요한 통계작성방법, 통계지표의 의미 등에 대해 공부한다. 우리나라에서 국가통계는 중앙정부, 지방정부, 민간승인기관이 통계법에 의거하여 작성하고 있는데 이와 관련된 통계제도에 대해서도 이해할 할 수 있을 것이다.

확률의개념과응용
현대사회에서 불확실성이 커지면서 확률의 개념은 모든 학문은 물론 생활 속에서 깊숙이 활용되고 있다. 또한 확률은 사회과학, 자연과학 현상을 모형화하여 설명하는 데 광범위하게 활용되고 있다.
확률은 자료 분석 및 통계학을 공부하기 위해서는 반드시 필요한 개념이다. 확률이 실제 자료와 우리가 알고자 하는 대상을 연결해 주는 역할을 하고 있다. 확률을 이해하기 위해서는 대학 수학에 대한 사전 지식이 필요하다.
본 교과목에서는 확률이 무엇이고 확률은 어떻게 활용되고 계산하는지 살펴보도록 한다. 장별로 살펴보면 1장에서는 생활 속에서 확률이 어떻게 활용되는지 살펴보고 2장에서는 확률을 정의하고 그 성질을 살펴보았다. 3장에서는 조건부 확률, 4장에서는 확률분포와 기대값에 대해 살펴보고 5,6 장에서는 여러 가지 확률분포를 살펴보았다. 7장에서는 표본분포를, 그리고 8장에서는 확률과정에 대해 살펴보았다.
강의에서 확률을 계산할 때에는 R이란 프로그램을 이용하였다. R은 소개하되 중심적인 것이 아니며 계산을 도와주는 계산기 역할을 한다.

파이썬과 R
최근에 이르러 파이썬의 중요성이 증가하면서 파이썬은 자료처리 기능 뿐만 아니라 데이터분석 시스템의 중요한 도구로 활용되고 있다. 데이터 과학자로 자리잡기 위해서는 R 뿐만 아니라 파이썬의 기능도 잘 알고 있어야 한다. 또한 이들을 이용한 코딩 기능도 잘 활용할 줄 알아야 한다. 본 교재에서는 파이썬과 R을 비교관점에서 살피고, 이를 이용한 자료처리 방법 및 기초 데이터분석 방법을 소개하도록 한다.

통계패키지
윈도우시스템하에서 통계패키지 SAS를 이용한 가장 보편적이고 기본적인 통계분석 방법을 설명하고자 한다.
요구되는 통계학 지식과 기초통계학 수준으로 통계분석에 대한 기본개념만 알고 있으면 충분하다.본 과목에서 다루는 내용들은 통계학적으로는 기초적인 데이터분석기법들이나 실제 사회에서 가장 많이 응용되는 분석법들을 선별하여 강의한다.
SPSS는 1969년 처음 발표된 이래 현재까지 수정과 보안을 겨듭하여 SPSS 버전 10.0이 개발되기에 이르렀다.
SPSS가 전세계적으로 확산되고 이용됨에 따라 대표적인 몇 나라에서 각국의 언어로 이루어진 SPSS가 탄생하게 되었다.
본 강의는 한글SPSS 버전 7.5를 기초로 하고 있으며 한글SPSS를 이용하여 자료를 분석하는 과정을 설명하고 있다.
컴퓨터의 초보자를 위해 쉽게 사용할 수 있도록 하였으며 자료분석의 기본과정에 충실하고 분석결과를 이해할 수 있도록 강의한다.

통계조사방법론
통계조사론은 사회조사분석사 2급을 준비하는데 기본이 되는 교과목으로 사람들의 생각이나 태도 또는 사회현상을 수량화하여 측정하는 사회조사에 대한 이해를 목적으로 한다.
또한 실제 사회조사를 수행할 수 있는 능력을 배양하기 위하여 설문지 작성법, 면접방법, 수집된 자료의 입력 방법, 기본적인 표본수집 방법, 조사된 자료에 통계분석, 보고서 작성법 등을 다루어 실제 사회조사를 수행하고, 관리할 수 있는 능력을 배양할 수 있도록 하고, 자주 사용되는 통계적 분석방법들을 실제 사례를 중심으로 정리하여 학생들의 이해를 돕는다.

데이터시각화
탐색적 자료분석의 기본개념을 소개하고 자료분석에 있어서 원자료의 구조적 특성과 그래픽에 의한 표현의 중요성을 설명한다.
EDA의 중요분석 기법의 이론적 배경과 수식의 유도과정, 그림에 의한 표현과 더불어 통계 패키지(MINITAB)을 이용한 EDA자료분석을 강의한다.

데이터처리와활용
지식정보화사회에서 경쟁력 있는 지식정보를 획득하기 위해서는 양질의 데이터를 효과적으로 수집, 관리하고, 철저한 통계적 분석이 이루어져야 한다.
정보를 빠르고 쉽게 얻기 위하여 데이터들은 데이터베이스로 구축되어 관리된다. 또한 데이터를 추출하여 실무에 적용하는 작업은 데이터분석시스템을 통하여 이루어지게 된다.
따라서 데이터를 효과적으로 처리하고, 분석하기 위해서는 데이터베이스의 구축, 통계적 분석, 데이터 분석시스템 등의 유기적 연계가 요구된다.
본 과목은 데이터를 처리하고, 분석하기 위한 실무적인 관점에서 데이터베이스를 소개하고, 이를 다양하게 활용하는 방법에 주안점을 두고 있다.

표본조사론
통계자료를 얻는 가장 일반적인 방법은 표본조사이다.
본 교재에서는 통계조사에 대한 이론적 기초를 제공하고, 정부조사, 사회조사기관 등 다양한 통계조사에 꼭 필요한 각종 표본추출방법, 추정방법, 표본오차, 비표본오차 등에 대한 이해를 돕고자 한다.
또한 각 표본추출방법들을 통계패키지로 구현하는 방법과 조사된 자료에 대한 분석 방법을 함께 정리하여 통계조사 실무에 활용할 수 있도록 한다.

보건정보데이터분석
통계학의 기초기식을 보건, 의학, 환경분야에 적용하고자 할 때, 통계학 지식과 현실에서 요구되는 통계 활용측면을 연결해 주는 다리의 역할을 하는 것을 목적으로 한다.
교과목은 실제 현장에서 다뤄지는 통계작업으로 국가의 보건통계산출과정, 역학에서 응용되는 통계적 분석 등 현실 적용에 초점을 두고 강의한다.

실험계획과응용
실험계획법은 실험을 통하여 어떻게 하면 정보를 효율적으로 취득할 수 있는가를 합리적으로 설계하고, 얻어진 정보를 이용하여 자료의 분석, 최적공정조건의 발견, 비교실험 등 통계적 분석을 효율적으로 수행하기 위한 통계적 방법론이다.
실험설계시의 가장 중요한 기본원칙은 실험결과 얻어진 자료를 분석하여 실험목적에 관련된 결론을 내렸을 때 유사한 분야의 관심이 있는 모든 사람들로부터 결론에 대한 의견의 일치성을 얻도록 실험이 설계되어야 한다.
이를 구현하는 실험계획법의 기본원리는 실험의 반복, 실험의 랜덤화, 실험의 블록화이다.
본 과목은 <실험계획법Ⅰ> 와 <실험계획법Ⅱ> 로 구성되어 있으며, <실험계획법Ⅰ> 에서는 실험계획에 대한 기초적인 아이디어를 설명하고, <실험계획법Ⅱ> 에서는 실제응용분야에서 많이 사용되는 여러 가지 실험계획법들의 활용법과 적용사례들을 중심으로 해설하였다.
SAS로 분석 프로그램을 작성하고, 또 컴퓨터 출력을 중심으로 분석결과를 해석하는 방법들을 제시하였다.

신뢰성공학
시스템을 분석하는 공학전문가 및 설계개발담당자 또는 품질관리기사 1급 시험을 준비하는 사람들에게 신뢰성 공학에 관한 기본지식을 습득할 수 있도록 쉽게 강의한다.
이 강의에서 다루는 통계이론은 어려운 것이 아니므로 통계학을 잘 모르더라도 쉽계 이해하는 데 큰 어려움은 없을 것이다.
하지만 통계학 개론 정도를 공부한 사람은 공부하는데 휠씬 더 수월하리라고 생각한다.

다변량분석
우리가 접하는 통계자료들 중 많은 부분은 다변량자료의 형태를 지니고 있으며, 다변량자료 분석방법은 사회과학분야, 자연과학분야 등에 걸쳐서 널리 응용되고 있는 분야이다.
본 강의는 다양한 다변량방법들 중에서 널리 이용되고 있는 방법을 위주로 설명하고 있으며, 실제 자료를 이용한 여러 가지 분석예를 통하여 쉽게 이해하고 응용할 수 있도록 강의한다.
다변량분석이 이론적으로 접근하기가 매우 어려운 과목으로 인식되고 있으나 이러한 다변량 방법들의 기본 개념을 이해하고, 계산 방법들의 원리를 이해한다면 여러분들은 이러한 방법들을 쉽게 자료분석에 응용할 수 있을 것이다.

예측방법론
시간의 흐름에 따라 정리.관측된 시계열자료를 분석하는 기법에 대해 소개하고 있다.
특히 시계열자료를 평활하고 예측하고 방법에 대해서 자세히 소개하고 있으며, Box-Jenkins의 ARIMA 모형을 중점적으로 다루고 있다.
시계열 자료분석을 위한 모듈인 SAS/ETS를 이용한 분석예제를 많이 다루었으며, 필요한 사전지식은 3학년 1학기 과정인 "회귀분석"의 이해 수준이면 충분하다.

데이터마이닝
데이터 마이닝에서는 대용량의 자료로부터 숨겨진 지식, 예기치 않은 패턴, 새로운 규칙 등을 발견하는 과정을 공부한다.
데이터 마이닝의 필요성과 상황의 변화, 데이터 마이닝의 발전단계, 다른 분야사이의 데이터 마이닝의 정의, 데이터 마이닝의 단계, 기법의 소개, 의사결정나무, 신경망, 동시발생 메트릭스, K-평균 군집화, 프로세스의 단계, 데이터웨어하우스의 개념, 데이터웨어하우스 데이터 구조, 데이터 웨어하우징, 연구과제 및 시용예, OLAP의 소개와 데이터 마이닝과의 비교, 역사, 분할의 법칙, 가지치기와 축소 기본개념, 구성요소, 계층구조 등을 다루고 있다.

빅데이터의이해
최근 큰 이슈가 되는 빅데이터의 현황과 분석 방법에 대해 정리하고 소개.

비정형데이터분석
빅데이터 시대에 접어들면서 데이터의 양이 증가할 뿐만 아니라 형태가 다양해지고 생성속도도 급격히 증가하고 있다. 이와 같은 배경 하에서 새로운 비정형데이터에 관한 분석에 대한 관심이 고조되고 있다. 이 교과목은 비정형데이터의 개념 및 기존 데이터와 비정형 데이터의 차이점을 이해하고 텍스트마이닝과 이에 바탕을 둔 소셜네트워크 분석에 초점을 맞추어 간단한 실습을 통해 학생들이 비정형데이터를 분석해 볼 수 있도록 한다.

고급R활용
데이터분석 시스템으로 가장 널리 쓰이는 R의 기본 기능을 정리 소개하고, R의 다양한 고급 분석 기능을 중심으로 수업하도록 한다. R Studio의 활용, R 고급 그래프 기능, R 통계 계산, R 데이터마이닝 등을 중심으로 수업한다.

바이오정보학
최근 의학, 보건학, 생물학, 약학 분야에 유전자의 통계적 분석이 활발히 연구되고 있는 바이오정보학으로 여러 실전적 분야에 통계학이 어떻게


<<<<<전공과목정보>>>>>



내 관심이 유지될지 모르겠지만 지금 가지고 있는 코드잇 멤버십에도 데이터 분석 코스가 있으므로 그것부터 올해 완강하기로 했다. 궁금한 점들은 계속 추가적으로 책을 구입하던 강의를 수강하던 하면서 메꿔나가고.

6월에 입학시즌이 돌아오는데 일단 그때까지 다시 고민해보고 공부는 지금부터 시작하기로.


05.27 추가
코드잇 컴퓨터공학 개론 수업 + 파이썬 입문 듣고있는 중
사회조사분석사 2급 자격증과 빅데이터준전문가 자격증 준비 중