| 이수 학년 |
이수 학기 |
학수 번호 |
이수 구분 |
과목명 | 교과목개요 | 학점 | 이론 | 부전공 | 교과목 범주 |
세부학과 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 실습 | 복수전공 | |||||||||
| 1학년 | 1학기 | DT00001 | 전필 | 데이터사이언스개론 Introduction to Data Science |
통계학, 컴퓨터과학, 산업공학, 사회과학, 경영학 등이 결합된 융합 학문으로서의 데이터사이언스의 개념을 학습하고, 데이터에 대한 기본 지식과 데이터 전문가로서 갖추어야 할 역량들을 함양하기 위한 학습 로드맵을 이해한다 | 3 | 2 | 부필 | 이론 실습 | |
| 1 | 복필 | |||||||||
| DT00036 | 전선 | 데이터사이언스를 위한 사회과학 이론 Social science for data science |
데이터 사이언스 학과와 밀접한 관계가 있는 사회과학 이론에 대해 학습한다. 즉, 연구 대상을 ‘자연’에 초점을 둔 자연과학과는 다르게 사회과학은‘인간과 사회’에 초점을 두고 있다. 이와 관련하여 사회과학적 데이터 접근 방법에 대해 학습한다. | 3 | 2 | 부선 | 이론 실습 | |||
| 1 | 복선 | |||||||||
| DT00003 | 파이썬프로그래밍 Python Programming |
데이터사이언스의 주요 분석 도구로서 사용될 파이썬 언어를 학습한다. 파이썬의 기본적인 활용법과 함께 웹문서 수집 기법 등을 습득한다. | 3 | 1 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 2 | 복선 | |||||||||
| 2학기 | DT00005 | 전필 | 데이터사이언스캡스톤디자인Ⅰ Data Science Capstone Design I |
데이터사이언스의 지식을 적용할 수 있는 주제를 선정하여 프로젝트를 수행한다. 특히, 1학년의 경우 데이터 수집 및 어노테이션 단계를 위주로 진행한다. | 3 | 0 | 부선 | 실습 | ||
| 3 | 복선 | |||||||||
| DT00004 | 데이터사이언스전공탐색 Data Science Seminar |
데이터사이언스 전공을 이수하는데 필요한 학습 동기와 교과과정에 대한 이해를 함양하고, 교내외 세미나에 참석하여 다양한 전공영역을 미리 체험한다. | 1 | 1 | 부선 | 이론 | ||||
| 0 | 복선 | |||||||||
| DT00007 | 전선 | 데이터전처리 Data Preprocessing |
데이터 정제, 어노테이션, 통합, 임베딩에 이르는 데이터 전처리 과정을 이해하고, 각 단계의 방법론을 학습한다. 특히, 데이터 어노테이션은 기업이 제시한 주제로 실습을 진행한다. | 3 | 1.5 | 부선 | 이론 실습 | |||
| 1.5 | 복선 | |||||||||
| DT00006 | 데이터사이언스를위한기초수학 Elementary Mathematics for Data Science |
데이터사이언스 전공을 학습하는데 필요한 수학적 기초를 습득한다. 구체적으로 확률과 통계, 최적대수, 최적화, 정보이론의 기초적인 내용을 학습한다. | 3 | 3 | 부선 | 이론 | ||||
| 0 | 복선 | |||||||||
| DT00002 | 컴퓨터시스템기초 Foundations of Computer System |
컴퓨터 시스템을 이루고 있는 중앙 처리 장치, 입력 장치, 출력 장치, 기억 장치, 그리고 이들 장치들과의 연결을 위한 기타 장치들의 구성 관계를 체계적으로 학습하며, 컴퓨터 시스템의 전반적인 지식을 습득한다. | 3 | 3 | 부선 | 이론 | ||||
| 0 | 복선 | |||||||||
| 2학년 | 1학기 | DT00013 | 전선 | 소프트웨어개발실무영어Ⅰ Practical English for Software Development I |
소프트웨어 개발에 필요한 기본 실무영어를 학습한다. | 1 | 1 | 부선 | 이론 | |
| 0 | 복선 | |||||||||
| DT00012 | 자료구조 Data Structure |
배열, 스택, 큐, 리스트, 그래프, 트리 등 데이터의 기본적인 구조와 이를 처리하는 방법을 학습한다. | 3 | 1.5 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 1.5 | 복선 | |||||||||
| DT00011 | 확률과통계개론 Introduction to Probability and Statistics |
데이터사이언스의 기본이 되는 확률과 통계 기초 이론을 습득한다. 구체적으로, 모집단과 표본, 확률 분포 등을 포함한다. | 3 | 3 | 부선 | 이론 | ||||
| 0 | 복선 | |||||||||
| DT00010 | 데이터베이스개론 Introduction to Database |
SQL, 트랜잭션 관리, 정규화 등 데이터베이스의 기초 이론을 학습한다. 실용적인 예제를 바탕으로 상용 데이터베이스를 이용한 실습을 수행한다. | 3 | 2 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 1 | 복선 | |||||||||
| DT00009 | GUI도구를이용한데이터사이언스 Data Science Using GUI Tools |
데이터사이언스 전반에 대한 기본적인 이론을 학습하고, 누구나 사용하기 쉬운 GUI 도구를 이용한 실습을 수행한다. | 3 | 1 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 2 | 복선 | |||||||||
| 2학기 | DT00001 | 전필 | 파이썬을이용한데이터사이언스 Data Science Using Python |
데이터사이언스 전반에 대한 기본적인 이론을 학습하고, 고도화된 분석을 가능하게 하는 파이썬을 이용한 실습을 수행한다. 1학년 캡스톤디자인 수업의 결과물을 실습에 활용한다. | 3 | 1.5 | 부선 | 이론 실습 | ||
| 1.5 | 복필 | |||||||||
| DT00018 | 전선 | 소프트웨어개발실무영어Ⅱ Practical English for Software DevelopmentⅡ |
소프트웨어 개발에 필요한 기본 실무영어를 학습한다. | 1 | 0 | 부선 | 이론 | |||
| 1 | 복선 | |||||||||
| DT00017 | 알고리즘 Algorithm |
자료구조에 따라 적용 가능한 알고리즘을 공부하고, 이를 토대로 다양한 문제에 대해 효율적인 프로그램을 작성할 수 있는 능력을 배양한다. 알고리즘은 자료구조와 밀접한 관련이 있으므로 자료구조 과목의 선행 이수를 권장한다. | 3 | 2 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 1 | 복선 | |||||||||
| DT00016 | 선형대수학 Linear Algerbra |
데이터사이언스의 기본이 되는 선형대수학 이론을 습득한다. 구체적으로, 벡터, 행렬, 선형 방정식 등을 포함한다. | 3 | 3 | 부선 | 이론 | ||||
| 0 | 복선 | |||||||||
| DT00015 | 데이터시각화 Data Visualization |
빅데이터를 효과적으로 시각화하는 기법을 학습한다. BI(Business Intelligence) tool을 활용하여 다양한 형태의 데이터에 대한 차트를 시각화해 보고 대쉬보드를 구현해 본다. 또한 BI tool을 활용한 데이터분석으로 의미있고 효율적인 정보를 도출하여 궁극적으로는 합리적인 비지니스 의사결정을 하기위한 기본을 다진다. | 3 | 1 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 2 | 복선 | |||||||||
| 3학년 | 1학기 | DT00037 | 전선 | 빅데이터 기반 마케팅 Big data based marketing |
데이터사이언스 전반에 대한 기본적인 이론을 학습하고, 고도화된 분석을 가능하게 하는 파이썬을 이용한 실습을 수행한다. 1학년 캡스톤디자인 수업의 결과물을 실습에 활용한다. | 3 | 2 | 부선 | 이론 실습 | |
| 1 | 복선 | |||||||||
| DT00022 | 최적화이론 Optimization Theory |
데이터 모델링 방법론의 기본이 되는 최적화 이론을 학습한다. 구체적으로, 테일러 전개, 컨벡스 함수, 그래디언트 디센트 등을 포함한다. | 3 | 3 | 부선 | 이론 | ||||
| 0 | 복선 | |||||||||
| DT00019 | 머신러닝기반데이터분석 Introduction to Machine Learning |
머신러닝 및 딥러닝의 기본 원리에 대해 학습하고 머신러닝의 발전 과정과 응용 사례들에 대해 알아본다. 또한, 공개된 라이브러리를 이용하여 실습을 수행한다. | 3 | 1 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 2 | 복선 | |||||||||
| DT00008 | 자바프로그래밍 Java Programming |
인터넷 기반 소프트웨어 개발 시 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어인 자바를 학습한다. 자바의 기본적인 활용법과 함께 객체 지향의 개념을 습득한다. | 3 | 1.5 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 1.5 | 복선 | |||||||||
| 2학기 | DT00025 | 전필 | 데이터사이언스캡스톤디자인Ⅱ Data Science Capstone DesignⅡ |
데이터사이언스의 지식을 적용할 수 있는 주제를 선정하여 프로젝트를 수행한다. 특히, 3학년의 경우 데이터 가시화 및 모델링 단계를 위주로 진행한다. | 3 | 0 | 부선 | 실습 | ||
| 3 | 복선 | |||||||||
| DT00024 | 데이터사이언스진로탐색 Special Topics in Data Science |
데이터사이언스 전공을 이수하는데 필요한 산업현장에서의 요구와 기술발전 흐름을 파악하고, 교내외 세미나에 참석하여 경력개발에 필요한 도전과 도움을 받는다. | 1 | 1 | 부선 | 이론 | ||||
| 0 | 복선 | |||||||||
| DT00027 | 전선 | 데이터기반혁신과창업 Data-Driven Innovation and tart-Up |
데이터를 활용한 혁신 및 창업 사례를 습득하고, 데이터사이언스 지식을 용용하여 창업에 도전하는데 필요한 다양한 지식과 이론을 학습한다. | 3 | 2 | 부선 | 이론 실습 | |||
| 1 | 복선 | |||||||||
| DT00026 | 딥러닝기반데이터분석 Unstructured Data Analysis |
빅데이터 환경에서 생산되는 다양한 형태의 데이터(텍스트, 음성, 이미지 등)의 분석을 위한 딥러닝 방법론을 학습하고 파이썬을 이용한 실습을 수행한다. | 3 | 1 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 2 | 복선 | |||||||||
| DT00023 | 데이터공학 Software Engineering |
데이터사이언스 전반에 대한 기본적인 이론을 학습하고, 고도화된 분석을 가능하게 하는 파이썬을 이용한 실습을 수행한다. 1학년 캡스톤디자인 수업의 결과물을 실습에 활용한다. | 3 | 2 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 1 | 복선 | |||||||||
| 4학년 | 1+2학기 | DT00028 | 전필 | 소프트웨어역량인증 Sofware Competence Certification |
소프트웨어 역량을 졸업인증 요건으로 평가한다. 성적은 P/F로 처리한다. | 0 | 0 | 부선 | ||
| 0 | 복선 | |||||||||
| 1학기 | DT00038 | 전선 | 빅데이터와전자상거래 | 3 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 복필 | ||||||||||
| DT00032 | 산학연계프로젝트 Industry-Academia Cooperation Project |
데이터사이언스 전공에서 습득한 지식을 통합하여 실제 기업의 문제를 해결한다. 데이터를 이용한 문제 해결 전과정을 경험함으로써 실무 현장에 대한 간접 경험을 제공한다. | 3 | 0 | 부선 | 실습 | ||||
| 3 | 복선 | |||||||||
| DT00031 | 빅데이터플랫폼개론 Introduction to Big Data Platform |
Google, Facebook, Amazon과 같은 거대기업에서 다루는 데이터의 유형 및 크기에 대한 조사를 통하여 빅데이터 관리시스템의 중요성을 이해하고, 빅데이터 플랫폼의 역할과 기능, 구조, 플랫폼 구축에 필요한 기술 요소 등을 학습한다. | 3 | 2 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 1 | 복선 | |||||||||
| DT00030 | 빅데이터분석응용 Application of Big Data Analysis |
제조, 이커머스, 교통 등 다양한 분야에서의 빅데이터 분석을 통한 인사이트 도출 및 전략 수립에 대한 성공 사례를 탐색 및 분석한다. | 3 | 1.5 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 1.5 | 복선 | |||||||||
| 2학기 | DT00035 | 전선 | 데이터윤리와보안 Data Ethics and Security |
빅데이터 환경에서 대량의 데이터 수집 및 분석을 바탕으로 향상되는 삶의 질 이면에 대두되는 윤리 및 보안 관련 이슈를 이해하고 이를 해결하기 위한 방법론을 학습한다. | 3 | 3 | 부선 | 이론 | ||
| 0 | 복선 | |||||||||
| DT00034 | 데이터기반인공지능 Case Study on Data-Based Artificial Intelligence |
인공지능의 개념과 분야를 이해하고, 데이터사이언스 기술이 인공지능 분야에 어떻게 사용될 수 있는지를 최신 응용 사례를 살펴봄으로써 학습한다. | 3 | 3 | 부선 | 이론 | ||||
| 0 | 복선 | |||||||||
| DT00033 | 데이터사이언스의최신동향 Current Topics in Data Science |
GNN, XAI, Transfer Learning, Collaborative AI 등 데이터사이언스 기술의 최신 동향을 학습한다. | 3 | 1.5 | 부선 | 이론 실습 | ||||
| 1.5 | 복선 | |||||||||
| 데이터사이언스학과총학점수: 94학점, 전필: 14학점, 복필: 6학점, 부필: 3학점 | ||||||||||