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전공소개

데이터사이언스융합전공

수강계획 시 참고사항 : 1~4학년 전공수업은 모두 인문사회과학캠퍼스(서울) 개설

 

교육목표

세계 최고 수준의 데이터 분석/활용 전문가(Data Scientist) 양성

  • 컴퓨터 도구를 효율적으로 이용하고 적절한 통계 및 분석 방법을 통하여 데이터로부터 일반화된 지식을 추출해 의미있는 정보를 발견하고 새로운 가치 창출 유도
  • 4차 산업혁명에 따라 기술, 산업, 직업 환경 변화에 초점을 맞춰 새롭게 포지셔닝하여 데이터 생태계 전반(생성·수집·분석·활용·유통·저장)의 문제를 해결 가능한 데이터 전문 인력 양성
  • 최근 전 세계의 폭발적인 데이터 양으로 인하여 급증하고 있는 데이터 전문가 수요에 부응하고 새로운 글로벌 시장 기회를 선점하기 위한 데이터 수집·분석·시각화 활용 능력 함양

 

 

교육과정

기초교과목
  • 데이터 분석 역량/배경에 따른 분석 기초 과목 운영 (수학, 통계)
  • R, Python, 자료구조, 알고리즘 관련 전산과목

 

응용과 실습
  • 데이터관리 트랙(데이터베이스관리 및 시각화 실습)
  • 데이터분석 트랙(응용머신러닝, 소셜데이터실습 및 위치기반데이터분석 등)
  • 빅데이터 트랙(딥러닝개론, 인공지능개론 등)
  • 정보학 트랙(정보 검색 및 데이터 관리, 정보서비스 관련 시스템 개발 등)

 

데이터사이언스캡스톤
  • 데이터 기반의 문제해결 능력을 갖춘 인재 양성과 융합적 사고 함양을 목표로 학생들이 2-3학년 때 배운 이론과 실습을 응용할 수 있는 Project-Based 수업

 

 

학위명

  • 데이터사이언스 학사(Bachelor of Data Science)

 

 

학문단위

  • 사회과학 or 융합

 

 

이수기준표

2021학년도 이후
2021학년도 이전 이수기준표
학부/전공 변경 전 변경 후 수료학점 비고
전공이수구분별
최소이수학점
전공
총이수학점
전공이수구분별
최소이수학점
전공
총이수학점
전공코어 전공심화 전공코어 전공심화

글로벌융합학부
데이터사이언스융합전공

42/**/**

18/**/**

60/42/51

42/**/**

18/**/**

60/42/51

120

 

 

 

2020학년도 이전
2021학년도 이후 이수기준표
학부/전공 변경 전 변경 후 수료학점 비고
전공이수구분별
최소이수학점
전공
총이수학점
전공이수구분별
최소이수학점
전공
총이수학점
전공코어 전공심화 전공코어 전공심화

글로벌융합학부
데이터사이언스융합전공

**/**/**

**/**/**

60/42/51

**/**/**

**/**/**

60/42/51

120

 

 

전공학점 이수기준표는 「원전공/일반형 복수전공/심화형 복수전공」 기준으로 표기함

 “**”표시가 있는 학과는 전공코어, 전공심화, 실험실습 등 이수구분별 최소 이수기준 없이 전공 총이수학점만 이수

 이수기준표의 모든 기준은 융합전공 진입 학년도가 아닌 ‘신입학 학년도(=학번)’임

예) 2020학년도 대계열 신입생이 2021학년도 글융 융합전공 진입(2학년) 시 2020학년도 이수기준 적용

 

 

졸업요건표

졸업요건표
학년도 원전공 복수전공 비고
2018 이전 의무 없음(이수권장) 의무없음(이수권장) 2019 진입
2019

전공에서 정한 캡스톤프로젝트 과목 1개 이수

 

  • 데이터사이언스캡스톤프로젝트(DSC3028)
  • 글로벌융합학부캡스톤프로젝트(GCO3005)
  • 캡스톤설계프로젝트(AAI3020)
  • 융합캡스톤프로젝트(CNT3038)
의무없음(이수권장) 2020 진입
2020 이후

전공에서 정한 캡스톤프로젝트 과목 1개 이수

  • 데이터사이언스캡스톤프로젝트(DSC3028)
  • 글로벌융합학부캡스톤프로젝트(GCO3005)
  • 캡스톤설계프로젝트(AAI3020)
  • 융합캡스톤프로젝트(CNT3038)

 

학부에서 정한 교과목 1개 이수

  • 글로벌융합학부세미나(GCO2003)
의무없음(이수권장) 2021진입

 

 

비교과과정

  • 글로벌 데이터사이언스 캠프(Global Data Science Camp): 데이터사이언스 분야 선도하는 워싱턴대학 iSchool에서 오전에는 수업을 듣고 오후에는 Microsoft, Amazon, Tableau, Boeing, Starbucks, Bill & Melinda Gates Foundation 등의 IT기업 및 기관에 방문하여 학생들에게 데이터사이언티스트로 성장할 수 있는 기반 제공
  • 부트캠프(Boot Camp): 기초통계 분석과 R, Python 등 컴퓨터 언어를 이용한 통계분석 과정을 제공하며 team-based와 project-based를 진행하여 학생들에게 데이터 분석, 결과도출, 시각화 능력을 함양하며, 팀 프로젝트를 위한 커뮤니케이션 기회 제공
  • 국제 협력: 미국, 유럽, 중국의 명망있는 iSchool(Information School)에서 한 학기동안 공부하는 프로그램으로 취득학점이 인정되고 해당 대학교에서의 등록금이 면제됨(본교 등록금으로 대체). 현재 교환학생 협정이 체결된 대학;
교환학생 협정이 체결된 대학
대학명 국가
University of North Carolina-Chapel Hill University of North Carolina-Chapel Hill U.S.A.
University of Pittsburgh  U.S.A.
University of Washington, Seattle U.S.A.
University of Indiana U.S.A.
Florida State University U.S.A.
Penn State University U.S.A.
University of Copenhagen Denmark
University of Tampere Finland
Peking University China

 

 

향후비전 및 진로

  • 글로벌 데이터사이언스 캠프(Global Data Science Camp): 데이터사이언스 분야 선도하는 워싱턴대학 iSchool에서 오전에는 수업을 듣고 오후에는 Microsoft, Amazon, Tableau, Boeing, Starbucks, Bill & Melinda Gates Foundation 등의 IT기업 및 기관에 방문하여 학생들에게 데이터사이언티스트로 성장할 수 있는 기반 제공
  • 부트캠프(Boot Camp): 기초통계 분석과 R, Python 등 컴퓨터 언어를 이용한 통계분석 과정을 제공하며 team-based와 project-based를 진행하여 학생들에게 데이터 분석, 결과도출, 시각화 능력을 함양하며, 팀 프로젝트를 위한 커뮤니케이션 기회 제공
  • 국제 협력: 미국, 유럽, 중국의 명망있는 iSchool(Information School)에서 한 학기동안 공부하는 프로그램으로 취득학점이 인정되고 해당 대학교에서의 등록금이 면제됨(본교 등록금으로 대체). 현재 교환학생 협정이 체결된 대학