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구분이수구분교과목1학기2학기
학점강의실습학점강의실습
4학년전선고급 데이터분석(305207)330
4학년전선기계학습(305205)330
4학년전선데이터마이닝(305080)330
4학년전선딥러닝 입문(305206)330
4학년전선인턴십1-1(305168)404
4학년전선인턴십2-1(305211)808
4학년전선취업건설팅(305157)220
4학년전선금융통계학(305209)330
4학년전선빅데이터 사례연구(305210)330
4학년전선인턴십1-2(305169)404
4학년전선인턴십2-2(305191)808
4학년전선종합설계(305208)330
4학년전필졸업역량인증프로그램(305190)110110
교육과정 상세내용
고급 데이터분석(305207)
다양한 분야에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 빅데이터가 적용된 실제 사례들을 살펴보고, 고급 분석방법을 학습함으로써 데이터 분석가로서의 의사결정 능력과 역량을 극대화한다.
금융통계학(305209)
금융데이터를 다루고 분석하기 위한 통계적 기법들을 소개하고, 금융데이터 분석에서 사용되는 다양한 모형들을 학습한다. 또한, 실제 금융데이터를 수집·분석함으로써 실제 금융데이터 분석 능력을 배양한다.
기계학습(305205)
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.
데이터마이닝(305080)
대용량의 데이터베이스나 데이터로부터 흥미로운 패턴을 발견하고 새로운 입력 데이터에 대한 예측모형을 개발한다. 나무모형, 군집화기법, 신경망기법, 회귀나무모형 등의 데이터마이닝기법을 소개하고 R을 이용하여 실제 활용사례를 분석한다.
딥러닝 입문(305206)
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.
빅데이터 사례연구(305210)
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.
인턴십1-1(305168)
재학생들이 여름학기를 이용하여 현장체험을 통한 사회에 대한 이해와 기업에서 요구하는 전문지 식을 습득하여 졸업 후 진로탐색과 경력형성의 기회를 제공하기 위하여 4주 이상(120시간 이상)의 실습으로 4학점을 부여한다.
인턴십1-2(305169)
재학생들이 겨울학기를 이용하여 현장체험을 통한 사회에 대한 이해와 기업에서 요구하는 전문지 식을 습득하여 졸업 후 진로탐색과 경력형성의 기회를 제공하기 위하여 4주 이상(120시간 이상)의 실습으로 4학점을 부여한다
인턴십2-1(305211)
재학생들이 여름학기를 이용하여 현장체험을 통한 사회에 대한 이해와 기업에서 요구하는 전문지식을 습득하여 졸업 후 진로탐색과 경력형성의 기회를 제공하기 위하여 8주 이상(240시간 이상)의 실습으로 8학점을 부여한다.
인턴십2-2(305191)
재학생들이 겨울학기를 이용하여 현장체험을 통한 사회에 대한 이해와 기업에서 요구하는 전문지식을 습득하여 졸업 후 진로탐색과 경력형성의 기회를 제공하기 위하여 8주 이상(240시간 이상)의 실습으로 8학점을 부여한다.
종합설계(305208)
여러 분야와의 융합을 통해 빅데이터를 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.
취업건설팅(305157)
취업시장 분석, 전공분야 자격증 준비 지도, 취업 로드맵 작성, 기업분석 및 직무분석, 이력서, 자기소개서 작성, 모의면접 등 취업에 실질적으로 도움이 되는 과정을 다룬다.