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석사 수준의 통계학을 하려면 (1) 수학 기초, (2) 통계 이론, (3) 통계 소프트웨어·실습, 이 세 축을 준비하는 것이 핵심이다. 전공 석사냐, 비전공 석사냐에 따라 강도는 달라지지만 요구되는 구성 요소는 거의 비슷하다.[reddit]
어떤 수학이 필요한가
- 미적분·선형대수는 거의 모든 통계 석사 과정에서 선수 과목으로 요구한다. 국내 대학원 내규를 보면 “미분적분학, 선형대수, 수리통계, 회귀분석” 같은 학부 과목을 기초과목으로 지정하는 경우가 많다.[uslife101.tistory]
- 좀 더 이론적인 석사(나중에 PhD까지 생각하는 경우)라면 해석학(Real Analysis)이 추천되는데, 이는 확률·통계 증명의 기반이 되기 때문이다. 반대로 취업 중심 실무 석사라면 해석학은 필수까지는 아니라는 의견이 많다.[uslife101.tistory]
통계 이론에서 다루는 것들
- 전통적인 통계 석사 과정에서는 확률론, 수리통계학(추정·검정 이론), 선형/일반화 선형모형, 회귀분석, 실험계획법 등을 중심으로 배운다. 국내 응용통계·데이터사이언스 대학원 내규에도 수리통계학, 응용/선형통계모형을 필수 전공 시험 과목으로 두는 사례가 있다.[stat.yonsei.ac]
- 비전공 입학생의 경우 학부 수준의 기초 통계 과목(통계학 입문, 회귀분석 등)을 12학점 정도까지 보충 이수하도록 요구하는 규정이 있는 학교도 있다.[graduate.sejong.ac]
석사 논문·연구를 위한 실습 역량
- 논문 수준의 분석을 위해서는 단순 기술통계뿐 아니라 상관, 회귀, 분산분석, 범주형 자료 분석, 신뢰도·타당도 검증 등을 실제 데이터로 돌릴 수 있어야 한다.[youtube][kmong]
- 도구는 R, Python, SAS, SPSS, Stata 등 다양하지만, R을 이용해 서울대 석사 논문에 쓰인 기술통계·회귀·위계적 회귀 등을 그대로 따라 하는 강의처럼 “논문에 나오는 분석을 재현해 보는 연습”이 매우 도움이 된다.[youtube]
비전공자가 준비할 때 로드맵 예시
- 1단계: 학부 수준 수학 복습 – 미적분 1·2, 선형대수 기초, 확률·통계 입문을 독학 혹은 온라인 강좌로 정리.[stat.yonsei.ac]
- 2단계: 수리통계·회귀분석 – 점추정·구간추정·가설검정, 단순·다중회귀, 분산분석 등 “석사 기초과목”에 해당하는 내용에 집중.[reddit]
- 3단계: 실습 강화 – R 또는 익숙한 도구(엑셀·SPSS 등)를 사용해 t‑검정, ANOVA, 카이제곱, 상관·회귀를 직접 수행하면서 논문 형식의 결과표를 만들어 보는 훈련을 한다.[kmong][youtube]
한국 대학원 진학을 생각할 때 체크 포인트
- 지원하려는 학교의 통계·응용통계·데이터사이언스 학과 내규에서 “기초과목, 필수과목, 전공시험 과목”을 먼저 확인하는 것이 좋다. 여기에 적힌 과목 리스트가 곧 석사 수준 통계학의 뼈대가 된다.[graduate.cau.ac]
- 자신의 배경(통계 전공/비전공, 프로그래밍 경험 여부)에 따라 어떤 과목을 보충해야 하는지, 석사 과정에서 어느 정도 이론까지 갈지(실무형 vs 이론형)를 미리 결정해 두면 학위 과정 설계가 훨씬 수월하다.[uslife101.tistory]
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