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교육과정

학과소개

이론과 실무를 겸비한 4차 산업혁명을 선도하는 AI 빅데이터 융합 전문가 양성

 

교육목표

  • 산학협력을 통한 대학원 교육체계를 구축하여 실무 중심의 전문가 양성
  • 성균관대학교 교수진들의 최신 이론 강의를 통한 DATA SCIENTIST 전문가 양성
  • AI 머신 러닝, 플랫폼/보안, 수학/통계, 데이터마이닝, 경영, 금융, 의료 및 바이오, 산업/제조/로봇 등 여러 분야의 강의 및 실무를 통해 융복합 시너지 창출

     

    교육목표를 보여주는 도식 이미지

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    교육목표 순서

    • 산학협력 모델 구축
    • DATA SCIENTIST 전문가 양성
    • AI 빅데이터 융복합 시너지 창출

 

 

학과특징

학과 특징 도식화 확대

학과특징

  • 재직자 역량강화

    연구 개발을 위한 현장 재직자의 역량강화

    재직자를 위한 맞춤형 학사일정과 교육과정 운영방식 구축

  • 최신이론 실무경험

    AI 및 빅데이터 기반의 데이터 분석에 관한 최신 이론

    연관 분야에 대한 실무자 참여 강의를 통한 실무 중심 교육

  • 산학협력 교육과정

    삼성SDS, 멀티캠퍼스 등과 산학혐력 체계 구축을 통한 교육과정 운영

    교육과정 공동운영, 초빙강의, SW활용 등

 

 

교육과정특징

교육과정의 특징 확대

 

교육 기간
  • 1년 6개월,  총 4학기
  • 전기 입학 시: 봄 > 여름(집중과정학기) > 가을 > 봄
  • 후기 입학 시: 가을 > 겨울(집중과정학기) > 봄 > 가을

 

수업 시간
  • Flipped Class 형태의 MOOC (일부 수업)
  • 주중 : 온라인 수업 형태의 선행 학습을 통한 이해력 증대와 토론형 수업으로 문제해결 능력 향상
  • 주말 : 오프라인 (본)수업 [금요일(1 slot) : 18~21시 / 토요일(3 slot) : 09~12시, 12~15시, 15~18시]

 

산학협력 교육체계
  • 성균관대학교와 삼성SDS(IT 솔루션 및 서비스 전문기업), 멀티캠퍼스(삼성그룹 인적자원개발 전문기업)의 산학협력 교육체계 구축
  • 삼성SDS와 빅데이터 분석 전문가 양성 및 공동연구 등을 위해 산학협력 양해 각서(MOU)를 체결하여 삼성SDS 전문 연구원들이 겸임교수로 강의에 참여하여 실무 중심의 강의를 진행하며, 산학협력 세미나를 개최 및 산학연계 교육프로그램 운영
  • IT 분야 전문인력 양성 교육기관인 멀티캠퍼스와의 산학협약식 체결로 수업의 일부를 멀티캠퍼스에서 진행 예정

    교육과정의 특징 확대

    산학협력 교육체계

    • 성균관대학교
      • 이론/융합 교과목 연구논문지도
    • SAMSUNG SDS
      • 교과목 공동강의 캡스톤 프로젝트
    • 대외협력기관
      • 삼성서울병원, 강북삼성병원, IBS 연구단, 데이터스트림즈, Georgia Tech. 등
    • 멀티캠퍼스
      • MOOC용 콘텐츠 개발 기초/실무 교과목

 

강의 장소
  • 성균관대학교 인문사회과학캠퍼스(서울) : 오프라인 (본)수업

 

 

교육과정

기반 교과목
  • 데이터 분석 역량/배경에 따른 분석 기초 과목 운영
  • R, Python, 자료구조/알고리즘 등 전산과목

 

이론 교과목
  • 데이터분석, 인공지능, 기계학습 등의 교과목을 통한 최신 이론 취득
  • "팀 프로젝트/미니 프로젝트" 로 구성

 

응용/융합 교과목
  • 각 도메인(경영, 재무, 의료 등) 중심적 응용/융합 내용
  • 성균관대학교와 삼성SDS 공동 강의

 

실무/연구 교과목
  • 재직자 중심의 학과 특성을 반영하여 현장과 연결된 연구주제의 캡스톤프로젝트 진행
  • 삼성서울병원, 강북삼성병원, IBS연구단 등 국내외 기관의 전문가 초청강의 및 공개세미나 개최

 

졸업요건
졸업요건
구 분 논문제출 트랙 캡스톤 프로젝트 트랙
등록 4학기 4학기
취득학점 24학점 30학점
논문제출자격시험 외국어 과목(택1) 외국어과목 시험 -
공인어학점수 제출 -
전공 과목 전공지식요건 전공 2과목 이상 B+ 학점 이상 취득 -
연구실적요건 전공종합시험 70점 이상 취득 -
예비심사 면제 -
최종심사 학위청구논문 제출 및 심사 캡스톤프로젝트 결과물 발표

논문 제출 트랙의 경우, 외국어 과목(외국어과목 시험 혹은 공인어학점수 중 택1) 및 전공 과목(전공지식 및 연구실적 요건)을 모두 충족해야 함.

 

 

교육인프라

공간732m²(N센터)
공간732m²(N센터)
호 실 면 적(m²) 공간명
86407,86409,86411 각 45 교수실
86401,86402 146 대학원생 연구실
86406 139 연구원실,서버실
86410 133 회의실

 

데이터분석 실습 인프라 기반
  • 클러스터 (15 서버)
  • 상용 분석 플랫폼 : SDS의 Brightics, 데이터스트림즈의 TeraONE
  • 모든 교과목에서 상용플랫폼과 도메인 데이터셋을 활용하여 실습

 

 

향후진로

  • 데이터분석 분야의 세계 시장 규모는 1500달러(약 172조원)를 넘어설 것으로 IDC는 전망하였고, 대기업 및 공공기관도 데이터 분석 수요가 커지면서 데이터분석전문가의 수요는 늘어나고 있다.
  • 주요 취업 진로로는 인공지능분야에서는 네이버, 다음 등 포털, 카카오, 삼성전자, SKT, KT 등 통신기업, 인공지능 전문기업(뷰노, 루닛), 구글, 아마존, 페이스북 등 해외 기업이 있으며, 데이터분석분야에서는 카드사, 리서치 전문기관, 빅데이터 컨설팅 기업 등 에서 활동할 수 있다.