응용통계학과는 경제학부로 구성되어 있어서 1학기때는 전공설계로 경제, 지식재산, 응용통계학과에 대해 간단하게 배우고 2학기 때는 통계학개론1을 배우며 앞으로 배울 과목의 기초개념, 기초공식 등을 배웁니다.

응용통계학과에서는 데이터를 분석하기 위해 코딩을 배우고 활용합니다. 처음에는 SAS를 사용해 데이터 처리와 기초적인 통계 분석을 배우고, 이후에는 R을 활용해 데이터 탐색과 시각화, 다양한 통계 분석을 실습합니다. 또한 파이썬(Python)​을 이용해 데이터 분석을 수행하며, AI와 머신러닝 분야에서 활용되는 기초적인 내용도 접할 수 있습니다. 프로그래밍을 처음 접하는 학생도 수업을 따라갈 수 있도록 기초부터 배우기 때문에, 코딩 경험이 없어도 충분히 시작할 수 있습니다.

통계학과에서는 기초확률, 기초통계수학, 통계학개론, 회귀분석과 같은 기초 과목이 가장 중요합니다. 이 과목들은 이후 배우는 모든 전공 과목의 기초가 되기 때문입니다. 예를 들어 회귀분석이나 다변량통계분석, 머신러닝, 딥러닝과 같은 심화 과목도 모두 확률과 통계의 기본 개념을 바탕으로 학습하게 됩니다. 처음에는 수학적인 내용이 다소 어렵게 느껴질 수 있지만, 반복적인 문제 풀이와 실습을 통해 자연스럽게 이해할 수 있으며, 기초를 탄탄하게 다질수록 이후의 심화 과목도 훨씬 쉽게 배울 수 있습니다.

통계학과는 기초부터 심화 과정까지 단계적으로 배우는 교육과정으로 구성되어 있습니다. 1학년에서는 통계학개론, 경제학원론 등을 통해 통계학의 기본 개념과 기초 지식을 익힙니다. 통계를 처음 접하는 학생들도 쉽게 이해할 수 있도록 평균, 분산, 확률과 같은 기본 개념을 배우게 됩니다. 2학년부터는 본격적으로 전공 과목을 배우게 됩니다. 기초확률, 기초통계수학, 통계학개론2를 통해 통계 이론을 심화하고, 통계패키지입문(SAS), 자료탐색방법론(R), 통계패키지실습(Python) 과목에서는 다양한 프로그램을 활용하여 데이터를 직접 분석하는 방법을 익힙니다. 3학년에서는 회귀분석, 표본론, 실험계획법, 통계적추론, 다변량통계분석 등 실제 연구와 산업 현장에서 많이 사용하는 통계 분석 기법을 배우며 분석 능력을 더욱 심화합니다. 4학년에서는 시계열자료분석, 범주형자료분석, 베이지안통계분석, 딥러닝입문 등의 응용 과목을 배우며 최신 데이터 분석 기법을 익히고, 졸업 후 취업이나 대학원 진학을 위한 실무 역량을 갖추게 됩니다.

최근 통계학은 AI와 빅데이터 분야와 매우 밀접하게 연결되어 있습니다. 응용통계학과에서는 먼저 확률과 통계, 회귀분석 등 데이터 분석의 기초를 배우고, 이후에는 Python을 활용한 데이터 분석과 프로그래밍을 익힙니다. 4학년에서는 딥러닝입문, 베이지안통계분석, 시계열자료분석 등의 과목을 통해 AI와 빅데이터 분석에 활용되는 다양한 기법을 배울 수 있습니다. 이러한 과목들은 데이터 사이언티스트, AI 개발자, 데이터 분석가와 같은 진로를 준비하는 데 도움이 됩니다.