전공교과목

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{전공과목 이수 표준}

1학기

2학기

비고

3학년

881.320(2)             수치해석개론

881.423(1)             편미분방정식 

326.311(3)             수리통계 1

M1522.001400(2)  데이터마이닝 개론

M1407.002500*     측도이론과 확률

M1407.001200(2)  심층신경망의 수학적 기초

3341.451*              금융수학 1

881.319(2)              수치선형대수

881.424(1)              응용편미분방정식

M1505.000300(2)   선형 및 비선형 최적화

M1407.002600*    확률미분방정식

326.312(3)             .수리통계 2

(1)수리금융

(2)계산금융

(3)통계 금융

 

(1)~(3)

전선과목 

분야별

이수형태

4학년

3341.452*            금융수학 2

212.338A(1)           주식, 채권, 파생금융 상품 1:  이론

326.415(3)             시계열분석 및 실습 

M2177.004300(2)  딥러닝의 기초

3341.454(2)  최적화의 수학적 이론 및 계산

251.420(1)    파생금융상품론

326.411(3)    베이즈통계 및 실습

326.413(2)    데이터마이닝 방법 및 실습

*는 이수기준 과목


{전공선택 인정과목}

1) 기 개설교과목:  수치선형대수(881.319), 수치해석개론(881.320), 편미분방정식(881.423), 응용편미분방정식(881.424), 

                     실변수함수론(881.425), 해석개론 및 연습 2(M1407.000700) 또는 해석개론 2 (3341.454), 

                     심층신경망의 수학적 기초(M1407.001200), 최적화의 수학적 이론 및 계산(3341.454)


2) 외부전공인정과목:    주식, 채권 파생금융 상품 1: 이론(212.338A), 투자론(251.422), 수리통계 1(326.311), 수리통계 2(326.312), 

                             시계열분석 및 실습(326.415), 베이즈통계 및 실습(326.411), 확률과정론(M0000.000500), 

                             파생금융상품론(251.420), 선형 및 비선형 최적화(M1505.000300), 컴퓨터프로그래밍 (M1522.000600), 

                              데이터통신 (M1522.002100), 확률론 1 (326.513), 확률론 2 (326.516), 

                              데이터마이닝 방법 및 실습 (326.413), 고급데이터마이닝 방법론 (326.637), 데이터마이닝기법 (406.546),

                              기계학습 산업응용 (M1505.001300), 딥러닝의 기초 (M2177.004300), 

                              데이터마이닝 개론 (M1522.001400)

 
상단으로

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