이우주 교수는 데이터 기반 보건학 연구 능력 강화를 위해 2020년 1학기에 인과성 추론 과목을 개설하였고, 2020년 2학기부터 기계학습, 생존분석, 가능도 함수 기반의 고급 통계 이론 과목을 개설할 예정임. 통계적 인과성 추론 과목의 경우, 연관성에 기반한 전통적인 보건통계학 방법의 대안으로 자료 분석의 결과가 언제 중재 효과(intervention effect)를 가질 수 있는지 심도 있게 논의하고, 실제 프로젝트를 수행하면서 인과성 추론을 수행하는 방법 에 대해 연습할 수 있도록 함. 보건학을 위한 기계 학습과 생존 분석의 경우에도 전통적으 로 다루어 오던 내용인 벌칙 회귀분석 방법(penalized regression), 랜덤 포레스트, 부스팅, 딥 러닝, 콕스 모형 등의 내용을 포함하면서, 이들로부터 중재 효과를 파악하기 위한 최신의 연 구 내용을 수업 내용으로 진행하여 국제적 수준의 데이터 기반 연구 능력을 함양할 수 있도록 할 것임.