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교육과정

데이터사이언스융합전공

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교육과정
과정코드 과정명 학점 개설여부
DSC2001 데이터사이언스개론 3 Yes
이 수업은 데이터 사이언스의 기초 개념인 데이터 처리 및 편집, 통계적인 데이터 분석, 기계학습, 데이터 시각화 및 빅데이터와 같은 주제를 컴퓨터 공학 배경이 없는 학생들이 이해할 수 있는 수준에서 소개한다. 특정 개념에 대해 심층적인 학습을 하기 보다 위의 개념에 대한 전반적이지만 실제적인 이해를 하도록 돕는다. 구체적인 사례와 실습을 통해 데이터 사이언스의 기본적인 테크닉을 습득한다.
DSC2004 데이터사이언스와파이썬 3 Yes
데이터 분석을 위한 핵심 프로그래밍 도구인 파이썬 스크립팅의 기본 내용과 활용법을 학습한다. 특히 데이터 분석과 시각화와 관련된 파이썬의 다양한 라이브러리를 활용하는 것을 학습한다.
DSC2005 데이터사이언스와R 3 Yes
본 수업은 데이터 분석의 기초가 되는 되는 R을 소개한다. R은 데이터 처리와 그래픽 디스플레이를 포함하는 통계 컴퓨팅 및 그래픽스를 하는 언어이며, 다양한 통계적 기술을 제공한다. 이는 선행 및 비선형 모델링, 고전적 통계테스트, 그리고, 클러스터링 등을 포함한다. 본 수업은 통계 개념에 대한 이해와 과 실습을 병행하여 진행한다.
DSC2006 데이터사이언스와언어학 3 No
이 수업은 기본적으로 기호학과 언어학의 기초 이론, 지식의 표현과 조직체계 및 조직방법을 다룬다. 또한 비정형 데이터 및 텍스트 분석을 위한 어휘 사전의 기능과 검색엔진에 장착되는 색인사전의 기능을 다룬다. 학생들은 이 수업을 통해 형태론, 통사론, 의미론, 화용론이 웹문서의 표현, 온톨로지 구축, 정보검색 및 텍스트 분석에 어떻게 적용되는지를 이해할 수 있게 되며, 데이터로서 어휘의 중요성에 대한 인식을 갖게 된다.
DSC2008 데이터사이언스와수학1 3 Yes
이 수업을 통해 학생들은 데이터 사이언스에 필요한 미적분의 핵심 개념과 이론을 습득한다. 구체적으로 미적분이론을 만드는데 필요한 현대 수학의 기본개념인 극한, 연속, 함수, 급수, 미분 및 적분의 개념을 학습한다.
DSC2009 데이터사이언스와수학2 3 No
이 수업을 통해 학생들은 선형대수의 기본개념과 응용에 대해 학습한다. 구체적으로 벡터 공간, 벡터, 선형 변환, 행렬, 연립 선형 방정식에 대해 습득한다. 학생들은 습득한 지식으로 과학이나 산업현장의 문제들을 선형방정식으로 표현하고 문제를 해결하는데 목표를 두고 있다.
DSC2010 데이터사이언스와통계학1 3 Yes
이 수업을 통해 학생들은 확률 이론의 핵심 개념을 습득하고, 이에 기반한 통계 추론을 이해한다. 다양한 확률 분포와 이의 활용에 대해 배우고 특히 베이지안 확률 및 추론을 활용한 예측 기법을 학습한다. 학생들은 이를 위해 통계 패키지와 프로그래밍 언어를 활용할 수 있게 된다.
DSC2011 데이터사이언스와통계학2 3 No
이 수업을 통해 학생들은 데이터사이언스를 위한 통계 분석의 개념 및 기초적인 통계기법에 대해 학습한다. 데이터의 기술, 확률분포, 표본추출, 가설검증 및 기본적인 추론통계기법의 활용을 익힌다.
DSC2012 데이터사이언스와컴퓨팅1 3 Yes
이 수업을 통해 학생들은 전산학에서 자료를 효율적으로 이용할 수 있도록 컴퓨터에 저장하는 방법인 자료구조에 대해 학습한다. 알고리즘 분석, 재귀, 기초 데이터 구조, 리스트, 집합, 스택, 큐, 트리 등에 대해 학습한다. 학생들은 프로그래밍 언어를 이용하여 학습한 자료구조를 직접 구현해본다.
DSC2013 데이터사이언스와컴퓨팅2 3 No
이 수업을 통해 학생들은 어떠한 문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차나 방법을 공식화한 형태인 알고리즘에 대해 학습한다. 우선순위 큐, 힙, 정렬, 사전, 탐색트리, 해시 테이블, 그래프, 최소신장트리, 최단경로 등에 대해 학습한다. 구체적으로 알고리즘을 구현하는 방법, 알고리즘의 분류, 복잡성 에 대해 습득하고 실제문제에 기반하여 알고리즘을 디자인하구 구현하는 연습을 한다.
DSC2014 데이터베이스관리1 3 Yes
국내 및 해외 정보서비스 기관과 제공 데이터베이스분야별 종류 및 주제내용을 연구하며, 데이터베이스 관리시스템과 검색시스템 및 인터페이스 처리 등을 다룬다.
DSC3001 빅데이터분석실습 3 No
이 수업은 빅데이터를 저장하고, 조작하고, 분석하는 데 필요한 핵심기술과 통계분석법인 R과 기계학습의 핵심방법론도 함께 다룰 것이다. 이 수업은 비정형 데이터를 SQL과 같은 방법으로 접근할 수 있는 도구들을 다룰 것이다. 이 수업에서는 데이터의 IO 스피드, 데이터 일관성, 대용량으로 변환시킬 기능과 같은 핵심역량의 관점에서 다양한 NoSQL 저장 솔루션에 대한 분석도 수행할 것이다. 또한 이 수업은 실시간 데이터 분석을 가능케 하는 데이터베이스와 스트리밍 기술을 배울 것이다. 이 수업을 통해서 학생들은 대량 비정형 데이터를 수용, 저장, 분석할 수 있는 시스템 설계법을 습득하게 될 것이다.
DSC3002 데이터시각화실습 3 No
이 수업에서는 데이터 시각화와 관련된 원리를 배우고 이를 바탕으로 시각화에 필요한 다양한 도구와 테크닉을 습득한다. 학생들은 다양한 상황에서 효과적인 메시지를 전달할 수 있는 시각화 전략을 구사할 수 있도록 지도받는다. 또한 의미 있는 정보를 가장 설득력 있고, 받아들이기 쉬운 방법으로 전달하는 기법을 배운다. 수업에서 주로 차트와 표를 활용하여 데이터의 시각화를 수행한다.
DSC3004 디지털인문학 3 No
디지털 인문학이란 정보기술(Information Technology)의 도움을 받아 새로운 방식으로 수행하는 인문학 연구와 교육, 그리고 이와 관계된 창조적인 저작활동을 지칭하는 말이다. 이것은 전통적인 인문학의 주제를 계승하면서 연구 방법 면에서 디지털 기술을 활용하는 연구, 그리고 예전에는 가능하지 않았지만 컴퓨터를 사용함으로써 시도할 수 있게 된 새로운 성격의 인문학 연구를 포함한다. 이 수업에서는 전통적인 인문학의 연구과정에 편집, 저장, 분석, 추출, 시각화 등의 정보기술을 융합하는 방법론을 다룬다.
DSC3008 의료정보시스템실습 3 No
이 강의는 의학 및 건강 관련 데이터의 주요특징, 표준 및 관리를 비롯하여 건강정보기술의 발달로 인한 최근 이슈들, 특히, 모바일 건강 및 의료 기술, 의학정보학, 보건정보학, 의료품질향상전략, 온라인 의학정보자원 및 의학정보검색, 영상의학기술, 그리고 질병데이타 관리 및 레지스트리에 관하여 논한다. 의학 및 건강 정보 데이터베이스를 활용하기 위해, 펍메드 (PubMed)와 씨날 (CINAHL)을 실습한다.