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이 과정에서 다양한 실제 데이터를 다루는 경험이 쌓였습니다.
자료 수집, 전처리, 분석, 결과 시각화까지 전 과정을 직접 주도하며, 실질적 데이터 해석역량을 키울 수 있었습니다.
다양한 선배들이 졸업 후 데이터 분석가, 공공기관 연구원, IT기업 데이터 사이언티스트 등으로 진출하는 모습을 보며, 이론을 넘어 실제 사회 문제 해결에 통계와 데이터 사이언스가 어떤 역할을 할 수 있는지 구체적으로 체감했습니다.
응용통계학과 대학원 진학을 통해 보다 깊이 있는 이론연구와 실질적 데이터 분석 역량을 동시에 갖추고 싶습니다.
공공데이터를 수집해 다중회귀 분석, 분산 분석, 시계열 모델 등 다양한 통계기법을 적용했습니다.
심화된 이론 연구와, 현장 데이터를 기반으로 한 실질적 분석 경험의 필요성을 절감했습니다.
이와 같이 대학원 과정에서 심화이론학습, 실전연구, 사회적 기여를 아우르는 통합적 학습과 경험을 쌓고, 통계 데이터 사이언스 분야의 전문성과 창의성을 모두 갖춘 연구자로 성장하겠습니다.
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2학년 때에는 '통계 프로그래밍 및 데이터 분석' 강의를 수강하면서 R과 Python 등 통계분석 소프트웨어에 입문했습니다.
사회현상은 수많은 변수와 우연적 요인, 예측 불가능한 패턴이 결합되어 있기 때문에, 더 깊이 있고 정교한 통계방법론과 분석능력이 필요하다는 점을 직접 체험하게 되었습니다.
중 공선성, 결측치, 이상치 등 실제 데이터 특유의 문제에 부딪히며, 각 통계 모델의 가정과 한계에 대해 깊이 고민하게 되었습니다.
여러 차례 지도교수님과 상의하며 최적의 분석 방법을 찾아가는 과정에서, 이론적 지식 에만 의존해서는 복잡한 문제 해결이 어렵다는 점을 뼈저리게 느꼈습니다.
심화된 이론 연구와, 현장 데이터를 기반으로 한 실질적 분석 경험의 필요성을 절감했습니다.
다 변량 통계 기법과 최신 머신러닝 방법론을 결합해 대규모 의료 데이터의 특징을 분석했고, 데이터 전처리 과정과 변수선택, 모델 성능 평가 등 실제 분석 전 과정을 체계적으로 경험했습니다.
특히 데이터 분석이 사회문제 해결에 실질적으로 기여하는 장면을 여러 번 목격하면서, 이 분야에 더욱 깊이 뛰어들고 싶다는 열망이 커졌습니다.
현재의 통계학 지식만으로는 한계가 있으므로, 첨단 분석 기법을 심도 있게 배우고, 데이터를 기반으로 한 문제 해결력을 한층 높이고자 대학원진 학을 결심하였습니다.
최근 빠르게 발전하는데이터 사이언스 분야에서 실제로 활용되는 최신 통계 이론, 머신러닝, 빅데이터 처리 등 다양한 연구 주제를 접할 수 있다는 점이 진학 동기에 크게 작용했습니다.
단순히 이론적 연구에 머무르지 않고, 실제 사회문제 해결에 실질적으로 기여하는 연구자가 되고자 합니다.
학부과정에서 얻은 다양한 경험을 바탕으로 대학원에서는 심화이론학습, 실전연구, 그리고 사회적 가치 실현이라는 세 가지 축에 역점을 두고 학업을 전개할 생각입니다.
대학원에서는 선형 모형, 일반화선형 모형, 고차원 통계 이론, 다변량 분석, 시계열 분석 등 심화이론을 집중적으로 학습할 예정입니다.
예를 들어, 교내 연구회에서는 서울시 교통량 데이터를 바탕으로 기상요인과 교통 흐름의 관계를 회귀분석과 시계열 모형으로 분석했고, 온라인데이터 경진대회에서는 금융시 계열 예측, 의료비용 분류 등 실제 현장의 복잡한 데이터 셋을 다뤄본 경험이 있습니다.
대학원에서는 사회경제, 보건의료, 환경, 교육 등 여러 분야에서 실제 데이터를 접하고, 정책평가·예측 모형 개발, 위험관리 전략 수립 등 실효성 있는 연구에 도전하고 싶습 니다.
지도교수님의 연구방향에 따라 빅데이터 처리, 텍스트·이미지 데이터 분석, 고차원 회귀 모형 등 최신 연구 트렌드와 실습을 적극적으로 경험할 예정입니다. |
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2026.01.20
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