본 교과목은 활용 가능한 공공데이터의 종류와 활용 방법에 대해 경험하고, 실제 공공데이터를 수집하여 데이터의 구조를 이해하고 분석하기 위한 방법들을 학습함으로써 실무 현장에서 활용 가능한 데이터분석가로서의 역량을 함양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 50, 실무능력 50)

본 교과목은 기계학습의 기본 개념과 원리, 모형 구조 등에 대해 학습하고, 이를 구현하기 위한 대표적인 방법인 배깅앙상블 등과 같은 알고리즘에 대해 학습함으로써 전문적 지식과 활용 능력을 배양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)

본 교과목은 빅데이터에 대한 최신 동향 및 분석 사례, 빅데이터를 다루기 위한 새로운 Open Source 프로그램 등과 같은 주제에 대해 발표 및 토론을 함으로써 전문적 지식을 바탕으로 한 문제해결 능력을 함양한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 50, 실무능력 50)

본 교과목은 창의적인 종합설계 능력을 갖춘 인재를 양성하는 것을 목적으로 하며, 학생들이 현장에서 직접 부딪히는 문제를 해결하기 위한 기획부터 제작까지 일련의 과정을 직접 수행함으로써 종합적인 문제해결 역량을 강화한다. (전공능력과의 연계성: 실무능력 70, 의사소통 30)

재학생들이 여름학기를 이용하여 현장체험을 통한 사회에 대한 이해와 기업에서 요구하는 전문지식을 습득하여 졸업 후 진로탐색과 경력형성의 기회를 제공하기 위하여 4주 이상(120시간 이상)의 실습으로 4학점을 부여한다. (전공능력과의 연계성: 실무능력 50, 의사소통 50)

재학생들이 여름학기를 이용하여 현장체험을 통한 사회에 대한 이해와 기업에서 요구하는 전문지식을 습득하여 졸업 후 진로탐색과 경력형성의 기회를 제공하기 위하여 8주 이상(240)시간 이상)의 실습으로 8학점을 부여한다. (전공능력과의 연계성: 실무능력 50, 의사소통 50)

우리 사회에서는 전공지식은 물론 외국어 실력이나 실무경험 등 다양한 업무능력을 갖춘 통합형 인재를 요구하고 있으며, 기업의 인재 선발 기준도 직무능력, 업무수행을 위해 요구되는 핵심능력, 경력․전공 등 전문적 실무지식, 그리고 인성 및 도덕성, 팀워크 능력 등 조직 적응도와 대인관계적인 요소를 중요시하고 있다. 따라서 이러한 사회적 요구에 부응하는 “핵심 인력”을 양성하기 위하여 학과에서 운영하는 ‘학과별 특성에 따른 별도의 체계적인 프로그램’을 말한다.

본 교과목은 딥러닝의 기초가 되는 신경망의 원리와 딥러닝의 학습 원리에 대해 소개한다. 또한, CNN, RNN, LSTM 등과 같은 다양한 딥러닝 모형들의 학습 원리와 이를 이용한 응용 시스템에 대하여 학습한다. (전공능력과의 연계성: 이론응용 70, 실무능력 30)

본 교과목은 여러 분야와의 융합을 통해 데이터를 적용할 수 있는 실무능력을 배양한다. 이를 위해 연구, 개발 계획 수립에서 설계까지 체계화된 융합설계 방법에 대하여 학습함으로써 문제해결 능력 및 협업 능력, 정보 전달 능력 등을 함양한다. (전공능력과의 연계성: 실무능력 70, 의사소통 30)

재학생들이 겨울학기를 이용하여 현장체험을 통한 사회에 대한 이해와 기업에서 요구하는 전문지식을 습득하여 졸업 후 진로탐색과 경력형성의 기회를 제공하기 위하여 4주 이상(120시간 이상)의 실습으로 8학점을 부여한다. (전공능력과의 연계성: 실무능력 50, 의사소통 50)

재학생들이 겨울학기를 이용하여 현장체험을 통한 사회에 대한 이해와 기업에서 요구하는 전문지식을 습득하여 졸업 후 진로탐색과 경력형성의 기회를 제공하기 위하여 8주 이상(240)시간 이상)의 실습으로 8학점을 부여한다. (전공능력과의 연계성: 실무능력 50, 의사소통 50)