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중앙대학교 통계 데이터 사이언스학과는 전통적인 통계학의 엄밀함과 현대 데이터 과학의 최신 기술을 결합하여 가르치는 국내 최고의 교육환경을 갖추고 있습니다.
저는 대학원 과정을 통해 단순히 알고리즘을 사용하는 것을 넘어, 알고리즘의 통계적 근거를 명확히 이해하고 데이터 특성에 맞는 최적의 모델을 설계하는 능력을 배양하고자 합니다.
이를 위해 최적화 이론과 통계적 가설검정 기법을 결합하여, 실무 현장에서 데이터 과학기술이 비즈니스의사결정에 직결될 수 있도록 뒷받침하는 연구를 진행할 것입니다.
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단순히 교과과정을 이수하는 것을 넘어, 최신 논문들을 체계적으로 리뷰하며 통계적 방법론이 머신러닝 알고리즘 에 어떻게 접목되는지 그 인과관계를 밝히는 데 집중할 것입니다.
2년차부터는 본격적으로 저의 관심 연구 분야인 '해석 가능한 인공지능(XAI)'과 '시계열 데이터 분석'에 몰입할 계획입니다.
저는 통계적 추론 능력을 바탕으로 딥러닝 모델의 가중치와 입력 데이터 사이의 상관관계를 통계적으로 분석하여, 모델이 왜 그러한 결과를 도출했는지 설명할 수 있는 해석 가능성을 확보하는 연구를 수행하고자 합니 다.
이를 위해 최적화 이론과 통계적 가설검정 기법을 결합하여, 실무 현장에서 데이터 과학기술이 비즈니스의사결정에 직결될 수 있도록 뒷받침하는 연구를 진행할 것입니다.
프로젝트 수행 시 데이터 전처리부터 모델 평가까지 전 과정을 철저히 데이터 사이언스 워크 플로우에 기반하여 수행할 것입니다.
제가 대학원 과정에서 쌓은 통계적 분석 능력과 딥러닝 모델링 기술을 바탕으로, 금융업계의 리스크 관리 시스템 고도화, 이커머스 기업의 고객 이탈 예측 및 개인화 추천 시스템 최적화, 혹은 의료현 장의 진단 정확도 개선 등 사회적 편익을 증대시키는 실천적 연구를 지속할 것입니다. |
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2026.05.19
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