통계학 석사를 위해서 해석학(Real Analysis)을 들어야할까?

 

 

 

 

해석학 왜 중요한가요?

 

해석학은 수학에 좀 자신 있어 하는 학생들도 어려워하는 과목이다. (정말 너무 어렵다 ㅠㅠ)

해석학을 들으면 나의 학점이 한 단계씩 내려앉는다는 소리도 있다... 😂😂😂

그럼에도 불구하고 해석학을 중요하게 언급하는 이유는 앞으로 수학적 / 통계적 증명을 할 때 그 기초가 되기 때문이다.

 

 

어떤 책을 많이 보나요?

 

가장 널리 알려진 책을 꼽자면 역시 Mathematical Analysis (Walter Rudin)을 꼽을 수 있지 않을까 생각한다. 다음 링크에서 무료로 pdf 버전으로 다운로드 받을 수 있다. 이 밖에 

- Elementary Classical Analysis (by Jerrold E. Marsden, and Michael J. Hoffman)

- An Introduction to Analysis (by William R. Wade)

이 정도 책들이 해석학의 교재로 쓰이는 것 같다. 특히, 쓴이는 Mathematical Analysis으로 수업을 들었는데, 정말 어려웠던 기억이 있다... 

 

들어야 하나요?

 

보통 통계학 석사를 진행할 때 선수과목으로 요구하는 과목들은 대학 미적분학 1, 2 (미국: Cal 1/2 기준이 조금 쎈 학교가 Cal3 정도까지) 그리고 통계학 원론 정도이다. 여기에 기초 수준의 프로그래밍 경험 또는 Statistical Programming 수업의 좋은 학점 정도를 요구한다.

개인적인 견해들은 각각 다를 수 있지만, 쓴이는 석사 졸업 후 취업을 노리고 있다면, 해석학을 굳이 들을 필요는 없다고 생각한다. 하지만, methodology 쪽 연구에 관심이 있고, PhD까지 고려한다면 해석학을 듣는 것은 중요하다고 할 수 있겠다.

 

 

오늘은 흔히 받는 질문 중에서 석사 프로그램을 지원할 때, 해석학을 들어야 할지 말아야할지에 대해서 개인적인 견해에 대해서 이야기해 보았다. 쓴이의 생각이 절대적인 기준이 되는 것은 아니라는 점, 그저 여러 사람들 중 하나의 의견이라는 점을 강조하면서 마무리하고 싶다.

 

 

 

 

 

 

#영어이력서 #영문이력서 #이력서 #Cover #coverletter #resume #레주메 #데이터분석 #데이터애널리스트 #미국데이터분석석사 #미국석사 #데이터과학자 #네트워킹이벤트 #GMAT #링크드인 #미국데이터분석 #데이터사이언스 #미국 #GRE #해외취업 #데이터사이언티스트 #미국현지취업 #데이터분석석사 #글래빈 #미국데이터사이언티스트 #글래빈미국 #글래빈미국데이터사이언티스트 #브라이언 #브라이언미국데이터사이언티스트 #스테이시미국데이터사이언티스트 #미국대학원 #해외취업마스터 #미국생활 #데이터사이언스석사 #미국유학생 #유학생 #미국데이터 #애널리틱스석사 #데이터석사 #미국데이터석사유학 #뉴욕직딩 #미국유학 #미국직장인 #미국취업 #미국현지취업 #prerequisites #선수과목 #미국대학원선수과목