데이터사이언스학과
최종 수정일 : 2024-01-11 14:39:56.0
데이터사이언스학과 홈페이지
현대사회는 데이터를 기반으로 지속적인 혁신이 끊임없이 이루어지고 있으며, 사회를 관통하는 모든 분야에서 데이터는 핵심적인 의사결정을 돕는 데 매우 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 시대적 현상에 부응하여, 데이터 사이언스 학과에서는 산업 전반에 존재하는 다양한 데이터를 깊이 있게 고찰하고 분석하는 방법을 체계적으로 학습하여, 의미 있는 통찰력을 제시할 수 있는 창의적 인재를 양성하는데 주안점을 둔다.
전공연혁
- 2023년 5월 : 교육부 첨단학과 선정
- 2024년 3월 : 데이터 사이언스학과 개설
전공목표
- 분석적 사고력, 프로그래밍, 데이터 처리능력을 기반으로 한 데이터 사이언스 분야의 전문지식 교육
- ICT분야 미래 혁신 기술 리딩, 정보화 사회의 능동 대처가 가능한 데이터 프로페셔널 인력 양성
- 융합적 사고와 협업능력, 커뮤니케이션 능력을 갖춘 산업형 실무 인재 양성
전공과정일람표
| 학년 | 구분 | 과목명 | 학점 / 시간 | 계 | 비고 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1학기 | 2학기 | |||||
| 1 | 전선 | 빅데이터 개론 | 3/3 | / | / | |
| 1 | 전선 | 데이터 리터러시 | 3/3 | / | / | 필수권장 |
| 1 | 전선 | 기초 프로그래밍 | 3/3 | / | / | 필수권장 |
| 1 | 전선 | 데이터사이언스 기초 수학 | 3/3 | / | / | 필수권장 |
| 1 | 전선 | 데이터베이스 개론 | / | 3/3 | / | |
| 1 | 전선 | 파이썬 프로그래밍(I) | / | 3/3 | / | |
| 1 | 전선 | 데이터처리 기초 | / | 3/3 | / | 필수권장 |
| 1 | 전선 | 웹 기초 프로그래밍 | / | 3/3 | / | |
| 2 | 전선 | 통계적 빅데이터분석 | 3/3 | / | / | |
| 2 | 전선 | 빅데이터 수집생성과 정보탐색 | 3/3 | / | / | |
| 2 | 전선 | 머신러닝과 빅데이터 분석 | 3/3 | / | / | 필수권장 |
| 2 | 전선 | 파이썬 프로그래밍(II) | 3/3 | / | / | |
| 2 | 전선 | 빅데이터 시각화 | / | 3/3 | / | |
| 2 | 전선 | 데이터 분석 프로그래밍 | / | 3/3 | / | 필수권장 |
| 2 | 전선 | 웹 응용 및 서버 프로그래밍 | / | 3/3 | / | |
| 2 | 전선 | 빅데이터 자료구조 | / | 3/3 | / | |
| 3 | 전선 | 딥러닝 기초 | 3/3 | / | / | 필수권장 |
| 3 | 전선 | 데이터사이언스 알고리즘 | 3/3 | / | / | 필수권장 |
| 3 | 전선 | 빅데이터 처리 및 실습 | 3/3 | / | / | |
| 3 | 전선 | 빅데이터 운영체제 구조 | 3/3 | / | / | |
| 3 | 전선 | 딥러닝 응용 | / | 3/3 | / | |
| 3 | 전선 | 시계열 데이터 처리와 분석 | / | 3/3 | / | |
| 3 | 전선 | 비정형 데이터 처리와 분석 | / | 3/3 | / | |
| 3 | 전선 | 빅데이터 분산처리 응용과 클라우드 | / | 3/3 | / | |
| 4 | 전선 | 데이터 분석 모델링 프로젝트 I (캡스톤디자인) | 3/3 | / | / | 필수권장 |
| 4 | 전선 | 공공 및 기업 빅데이터 활용 | 3/3 | / | / | |
| 4 | 전선 | 데이터 분석 모델링 프로젝트 II (캡스톤디자인) | / | 3/3 | / | 필수권장 |
| 4 | 전선 | 빅데이터 서비스와 사업화 | / | 3/3 | / | |
| 계 | 28 과목 | / | / | / | ||
교수진 소개
- 교수 : 강남희
- 구내전화 : 8349
- 학위 : University of Siegen (공학박사)
- 전공 및 연구분야 : 컴퓨터네트워크 네트워크보안
- 연구실 : 차342
- 조교수 : 유제혁
- 구내전화 :
- 학위 : 고려대학교 (공학박사)
- 전공 및 연구분야 : 빅데이터, 머신러닝
- 연구실 : 차348
졸업후 진로
데이터 사이언스 학과 졸업 후, 다양한 산업분야에서 데이터를 수집/가공/분석하는 전문가로 활동할 수 있으며, 주로 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 머신러닝 엔지니어, 비즈니스 인텔리전스(BI) 전문가, 데이터 아키텍트, 리서치 애널리스트 등으로 활동 가능하다.
주로 ICT 분야의 대기업, 중견/중소기업을 물론 금융기관, 정보통신, 기업 R&D 연구소로 진출할 수 있으며, 이외에도 엔터테인먼트, 생산, 제조, 기획, 유통, 바이오, 경영, 의학통계 분야 등 데이터를 필요로 하는 모든 융합 분야로 다양하게 진출이 가능하다.
-데이터 엔지니어, 데이터 아키텍트, 비즈니스 인텔리전스 전문가 등 ICT 산업 데이터 처리/기획/분석 전문 분야
-빅데이터 분석가, 데이터 애널리스트, 데이터 사이언티스트, 고객정보 분석가등 데이터 사이언스 관련 전문 분야
-통계컨설턴트, 사회조사분석가, 신용정보 분석가등 컨설팅 분야
-빅데이터 광고마케터, 트렌드 분석 및 기획 전문가, 콘텐츠 기획자, 디지털마케팅 등 마케팅 빅데이터 분야
-한국은행, 금감원, 전산 및 통계직, 정보처리 및 데이터 분석등 정부 산하 기관직