경영학과는 여러 세부 전공이 있고, 세부 전공들 사이의 차이가 큰 편이기에 광범위한 기초를 가지고 있어야 여러 강의를 듣기에 수월할 것입니다. 수학, 통계, 컴퓨팅의 경우 1학년에 필수교양 과목(경영학을 위한 수학, 통계학, 컴퓨터의 개념 및 실습)을 통해 학습하기는 하지만 동시에 여러 강의를 들으면서 단기간에 숙련도를 높기 어렵기에 미리 학습하면 유용합니다. 특히 재무/금융, 생산서비스운영에 관심이 있거나, 분야를 막론하고 최근 인기를 얻고 있는 데이터 기반의, 계량적 접근을 배우고 싶다면 해당 부분에서의 기초가 매우 중요합니다. 또한 팀 프로젝트와 보고서 작성이 많기에 입학 전 여유가 있을 때에 학술적 말하기와 글쓰기의 기초를 다져놓으면 이후 과제에서 부담감을 적게 느끼리라 생각합니다.
| 전공 수업명 | 기초교과 세부내용 (클릭해보세요) | 구체적 도움 내용 | |
|---|---|---|---|
| 1 | 재무관리 251.301 | 통계 | 재무관리에서 높은 비중으로 다루는 CAPM 모델에서 공분산, 유의성 검정 등의 통계 개념이 필요합니다. 해당 모델은 재무관리 이외에도 재무 분야의 다른 강의들에서도 흔히 언급되기에 중요도가 높습니다. |
| 2 | 재무제표 분석과 기업가치 평가 251.335 | 글쓰기와 말하기 (학술적 글쓰기) | 강의 내용을 기반으로 기업에 대한 평가를 담은 기말 보고서를 작성하는 것이 주요 평가 항목인 강좌입니다. 대부분의 경우 장편의 학술적 글쓰기에 익숙하지 않을 것이기에 구조 잡기, 인용법 등을 미리 알아두면 유용할 것입니다. |
| 3 | 재무와 기계학습 M1338.001000 | 컴퓨팅 | 파이썬의 머신러닝 라이브러리를 활용하는 강의입니다. 프로그래밍을 접한 적이 없는 경우 기본적인 자료형부터 코랩 등 유용한 플랫폼까지 알아두면 유용할 것입니다. |
| 4 | 금융공학과 퀀트분석 M1338.004700 | 수학 (행렬) | 금융시장/상품과 관련된 다양한 수학적 모델을 배우는 강의입니다. 공식들 자체부터 행렬을 포함하고 있는 경우가 더러 있고, 현재는 고등학교 교육과정에 행렬을 배우지 않기에 미리 알아둘 필요가 있습니다. |
| 5 | 마케팅 애널리틱스 M2171.001400 | 통계 | 회귀분석, 도구변수, 클러스터링 등의 계량 도구를 활용하는 강의입니다. 해당 개념들을 이해하기 위해서는 기초 통계 지식이 필수적입니다. |
| 6 | 경영과학 251.207 | 수학 (행렬) | 경영과학 강의에서는 최적화 문제를 자주 다루게 되는데, 해당 문제의 구조와 해결법이 행렬 개념을 필요로 합니다. 현재는 고등학교 교육과정에 행렬을 배우지 않기에 미리 알아둘 필요가 있습니다. |
| 7 | 비즈니스 애널리틱스 개론 M1338.003900 | 컴퓨팅 통계 | 실습과 프로젝트 위주의 강의로, 파이썬을 활용해 데이터 분석을 진행합니다. 프로그래밍을 접한 적이 없는 경우 기본적인 자료형 등의 개념이, 데이터 분석을 위해 통계에서의 회귀분석과 등의 개념이 필요합니다. |
| 8 | 경영빅데이터 분석개론 M1338.001500 | 컴퓨팅 | 파이썬 기반으로 web scraping, 데이터베이스, 텍스트 처리 등을 배우는 강의입니다. 프로그래밍을 접한 적이 없는 경우 컴퓨팅 강좌를 수강하면 유용할 것입니다. |
| 9 | 경영전략 251.424 | 글쓰기와 말하기 | 보고서와 조별 발표가 많은 수업입니다. 해당 과제들에 부담감을 느끼고 있다면 예비대학 강의를 통해 미리 해소해 두면 좋을 것입니다. |
