학부
교과과정
명확한 목표가 설정된 4년의 교육과정
서울여자대학교 데이터사이언스학과에서는 매 학년, 학기별 목표를 두어 학생들이 대학 생활 4년을 더욱 알차게 보낼 수 있는 커리큘럼을 구성하고 있습니다. 구체적으로, 4년의 커리큘럼은 각각 데이터 분석 프로세스의 4단계인 데이터 수집 및 가공, 데이터 탐색, 데이터 모델링, 분석 고도화 및 응용에 맞춰져 있습니다.
4년간의 프로젝트와 지속적인 실무연계 기회 제공
서울여자대학교 데이터사이언스학과에서는 4년 전체에 걸친 대규모 프로젝트를 진행합니다. 각 학년의 목표에 맞춰 2학기에는 캡스톤 과목을 두어, 배운 이론을 실제 적용해 볼 수 있는 기회를 제공합니다. 학년이 올라가면서, 프로젝트 과업의 난이도가 올라가고 규모가 커짐에 따라 개인프로젝트에서 팀프로젝트로 전환되는 방식을 도입하였습니다.
다양한 교육 트랙 운영
데이터 전문 인력에 대한 수요가 증가하는 것과 동시에, 요구되는 데이터 전문 인력의 다양성도 높아지고 있습니다. 기존에는 데이터사이언티스트, 데이터엔지니어로 데이터 전문 인력을 분류했다면, 최근에는 머신러닝 모델링에 특화된 머신러닝 엔지니어, 데이터로부터 인사이트를 도출해내는 데이터 애널리스트까지 데이터 기술과 도메인 전문성을 기준으로 다양한 스펙트럼의 인력이 요구되고 있습니다. 이에 맞춰 서울여자대학교 데이터사이언스학과에서는데이터 전문 인력의 종류에 따라 네 개의 교육 트랙을 운영합니다.
