데이터사이언스융합전공
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4차 산업혁명과 기술의 발달로 인한 빅데이터의 규모는 날로 커지고 있는 현대사회에서, 넘치는 정보 안에서 필요한 정보만 다룰 수 있는 능력이 필요하다. 빅데이터경영통게전공에서는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙등을 찾아내 이를 탐색적으로 분석하여 마케팅, 고객관리, 생산 등 다양한 경영부문에서 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시하는 능력을 갖출 수 있고, 데이터 사이언스융합전공을 통해 분석 알고리즘에 대해 심화된 연구를 충족시킬수 있다. 창의적인 데이터 분석과 다양한 분석 능력을 바탕으로 산업현장에서 필요로 하는 인재 양성 및 정형화된 데이터뿐만 아니라 현재 폭발적으로 증가하고 있는 이미지, 영상, 텍스트 등 비 정형 데이터에 머신 러닝, 딥 러닝, AI를 적용시키고 이를 실제 사용자에게 사용될 수 있도록 프로그램으로 구현까지 가능한 데이터 사이언스로서의 역량을 가진 인재를 양성하고자 한다.
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- 주관학부(과,전공) : 경영대학 AI빅데이터융합경영학과
- ※ A그룹, B그룹에서 각각 최소 12학점 이상 이수하여야 함.
- ※ 부전공으로 이수할 경우 21학점 이상, 2개 학과(그룹)일 경우에는 그룹별 6학점 이상 이수.
| 구분 | 배정학과 | 학년 | 교과목명 | 학기 | 학점 | 이론 설계 |
실험 실습 |
선수 과목 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A그룹 | AI빅데이터융합 경영학과 |
1 | 경영통계 | 전학기 | 3 | 3 | ||
| 2 | 수리통계 | 1 | 3 | 3 | 경영통계 | |||
| 2 | 빅데이터처리와시각화 | 전학기 | 3 | 3 | ||||
| 2 | 데이터베이스와 SQL | 2 | 3 | 3 | ||||
| 2~3 | 회귀분석 | 전학기 | 3 | 3 | 경영통계 | |||
| 3 | 다변량통계분석 | 2 | 3 | 3 | 경영통계 | |||
| 3 | 비즈니스통계응용 | 2 | 3 | 3 | ||||
| 2~3 | 머신러닝 | 전학기 | 3 | 3 | 빅데이터처리와시각화 | |||
| 3 | 텍스트데이터분석 | 1 | 3 | 3 | 빅데이터처리와시각화 | |||
| 4 | 비즈니스애널리틱스:캡스톤디자인 | 전학기 | 3 | 3 | 머신러닝 | |||
| 4 | 비전AI응용:캡스톤디자인 | 전학기 | 3 | 3 | 회귀분석&머신러닝 | |||
| 2 | 공간빅데이터분석 | 1 | 3 | 3 | ||||
| 3~4 | 딥러닝 | 전학기 | 3 | 3 | 빅데이터처리와시각화 | |||
| B그룹 | 소프트웨어전공 | 1 | 소프트웨어적사고 | 전학기 | 3 | 3 | 0 | |
| 1 | 객체지향프로그래밍 | 전학기 | 3 | 3 | 0 | |||
| 1 | 선형대수 | 2 | 3 | 3 | ||||
| 2 | 웹클라이언트컴퓨팅 | 1 | 3 | 3 | ||||
| 2 | 자료구조 | 전학기 | 3 | 3 | ||||
| 3 | 알고리즘 | 2 | 3 | 3 | ||||
| 3~4 | 인공지능 | 2 | 3 | 3 | ||||
| 3~4 | 비주얼컴퓨팅최신기술 | 1 | 3 | 3 | ||||
| 3~4 | 빅데이터최신기술 | 1 | 3 | 3 | ||||
| 3~4 | 클라우드컴퓨팅 | 2 | 3 | 3 | ||||
| 4 | 소프트웨어융합최신기술 | 2 | 3 | 3 |
