[장학] 2024학년도 2학기 통계학술제 신청 안내
  • 작성일 2024.11.01
  • 작성자 빅데이터사이언스학부
  • 조회수 78

고려대학교 빅데이터사이언스학부

2024학년도 2학기 통계학술제

 

빅데이터사이언스학부에서는 재학생을 대상으로 아래와 같이 전공이론에 대한 심층적 이해와 전공능력 향상을 위한 비교과 프로그램을 운영할 예정입니다. 본 프로그램은 통계적 사고 및 데이터 분석 능력을 갖춘 인재를 양성하고, 학생들의 심층적인 통계 데이터 분석을 유도하고자 하는 프로그램이며, 첨부된 자료를 참고하여 프로그램 일정을 확인하시기 바랍니다. 통계학술제에 참여하고자 하는 학생은 프로그램 장학금을 신청하시기 바랍니다.
통계학술제 신청서양식은 첨부 자료 확인 바람.

 

 


1

 

프로그램 내용



프로그램명

목적

선발인원

통계학술제

통계 데이터를 심층적으로 분석하고, 이에 논문 및 보고서를 작성하여 통계적 사고 및 데이터 분석 능력을 갖춘 인재를 양성하기 위함.

3

최우수팀, 우수팀, 장려팀

(1팀 당 2인이상 구성)


유의사항

본 프로그램은 빅데이터사이언스학부(국가통계전공, 빅데이터전공, 빅데이터사이언스학부) 재학생을 대상으로 함. (타 학과 학생 및 이중전공자, 휴학생 신청 불가)

 

 

 


2

 

지원자격 및 팀별 장학금



지원자격 및 분야

- 지원 대상 : 2024학년도 2학기 국가통계전공, 빅데이터전공, 빅데이터사이언스학부 재학생

- 지원 분야 : 수강한 학부 전공과목 중 연구 및 조사를 진행한 수업 결과물 및 공모전 참여 결과물 등을 통해 통계학술제 지원

준비과정 및

평가 진행 방법

평가 진행 방법

1) 지도교수님 선정후 피드백과정 통하여 111()~1128()까지 최종결과물 수정 및 보완

2) 1128()까지 최종결과물 제출(학과 E-mail로 제출)

3) 1204() 발표 및 학과 평가위원 교수님 서류평가 진행 (평가방법 추후 변경될 수도 있음)

5) 점수 합산 후 추후 수상팀 학부 홈페이지에 공지

팀별 장학금

최우수팀 1: 2,000,000

우수팀 1: 1,500,000

장려팀 1: 1,000,000


 


3

 

신청 및 통계학술제 일정



구분

내용

일정

기타

학생모집

신청 기한

* 신청한 팀은 모두 참여

*빅페스타와 같은 제로 중복참가 불가

2024. 11. 01() ~ 2024. 11. 15() 2359분까지

쿠세움에서 첨부파일 통계학술제 신청서를 제출.

https://kuseum.korea.ac.kr

신청 제출 서류(첨부파일 제출) : 프로그램 신청서 1(각 팀별 팀장이 작성하여 제출)
본인 자필서명 필수_(서명에 타이핑한 경우 인정 불가)

최종결과물

최종결과물제출

1128()까지

(기한엄수)

제출E-mail : vlivuuu0897@korea.ac.kr

PDF 포스터 형식으로 1부 제출

제출시 메일 제목
-> [통계학술제] OO팀 포스터 제출

통계학술제 진행 심사 및 수상 결과 공지

통계학술제 진행 및 심사

2024. 12. 04() 14~19

 

수상 결과 공지

1211() 이후

수상 결과는 학부 홈페이지에 공지됨

장학금 지급

12월 셋째주 이후

장학금 지급 : 각 팀원에게 수상한 장학금에 따라 1/N로 나누어 동일 금액 지급 예정


 

 


4

 

유의사항 (필독)


공지사항은 개별통지하지 않고 학과 홈페이지 또는 학과 게시판에서 개별 확인이 가능하므로 학생들은 이를 반드시 확인하여야 하며, 미확인으로 인한 불이익은 학과에서 책임지지 않습니다.

(결격사유 발생 시는 해당 학생에게 개별 통보함)

참여 인원 제한은 없습니다.

선발요강에 명시되지 않은 사항은 빅데이터사이언스학부에서 정하는 바에 따릅니다.

학과 사정에 따라 일부 일정이 변동 될 수 있습니다.

장학금 지급 규정 [3-4-5] 5(신청 및 지급) 94항에 의거하여 이번 학기 휴학자, 학칙이 정하는 수업연한을 초과하는 자는 장학금 지급할 수 없음. 더 자세한 사항은 고려대학교 세종캠퍼스 학칙 및 규정을 참조 바람.

문의 : 044-860-1550

 

고려대학교 공공정책대학 빅데이터사이언스학부