실제 논문을 작성하면서 학생의 논문 작성 능력을 향상한다.

논문의 체계와 형식을 잘 갖춰서 좋은 논문을 쓰는 방법을 배운다. 또한 올바른 논문 작성을 위해 저작권 및 데이터 관리 지식에 대해 배운다.

데이터사이언스의 기본 개념을 이해하고 데이터 분석에 필요한 전반적인 데이터처리 및 해석 방법을 배운다.

데이터 분석과 처리를 위한 프로그래밍 언어 및 도구의 기초를 배운다. 데이터 분석 프로그래밍 언어를 통한 데이터 처리, 분석 기법을 다룬다.

데이터 분석에서 사용하는 통계학의 기본 개념 및 기법을 배운다. 평균, 중앙값, 분산 등 기초 통계량과 확률 이론, 추론 등을 다룬다.

데이터 저장, 처리, 분석을 위한 고급 컴퓨팅 기술과 인프라를 학습한다. 클라우드 컴퓨팅, 분산 시스템 등의 원리 및 활용 방법을 다룬다.

데이터 사이언스 학습에 필요한 수학의 핵심 개념을 배운다. 선형 대수, 확률 및 통계, 미적분 등의 중요 개념과 이를 활용한 문제 해결 방법을 학습한다.

데이터사이언스에서 윤리적, 법적 책임 및 이슈에 대해 이해한다. 데이터 보호, 개인 정보 보호, 지식 재산권 등의 법률과 정책에 대한 기초를 다룬다.

데이터를 기반으로 예측, 분류, 군집화 등을 수행하는 머신러닝 알고리즘과 모델의 원리 및 구현에 대해 학습한다.

심층 신경망을 이용한 딥러닝 기술의 기초와 원리를 학습한다. CNN, RNN 등 다양한 네트워크 구조의 개념 및 활용 방법을 배운다.

데이터의 패턴을 시각적으로 표현하고 이해하기 위한 시각화 기술과 도구를 배운다. 다양한 차트, 그래프를 활용한 효과적인 데이터 표현 방법을 학습한다.

대용량 빅데이터 처리를 위한 분산 시스템을 중점으로 한 리눅스 시스템의 구축, 운영, 활용 기법들을 교육한다.

정말의료, 고위험군 건강관리 등을 위한 헬스케어 특화 머신러닝/딥러닝 기법의 응용력을 배양한다.

빅데이터 관리 주체인 데이터레이크와 분석, 활용을 위한 가상화 기술에 대해 학습한다.

비즈니스에서 트렌드 분석에 따른 효과적인 의사 결정을 위한 주요 개념과 기술을 학습한다.

자연어로 구성된 텍스트 데이터 처리 및 분석 기술과 자연어 처리 응용 기술을 학습한다.

이미지 분류, 객체인식, 세그멘테이션 등 이미지와 동여상 분석 기법을 학습한다.

대규모 데이터를 수집, 저장, 처리 분석하며 의미 있는 정보를 도출하기 위한 기술을 학습한다.

최신 데이터 사이언스 트렌드와 기술을 집중적으로 탐구한다. 전문가의 강연과 사례 연구를 통해 현업에서의 적용 방법을 배운다.

빅데이터 분석의 핵심 기술과 방법론에 대해 깊이 있게 학습한다. 실무 사례를 통해 효과적인 데이터 분석 전략을 이해한다.

특정 도메인에 특화된 데이터 분석 기법과 활용 방안을 배운다. 도메인 전문 지식과 데이터 분석을 결합한 실무 사례를 살펴본다.

데이터 사이언스 프로젝트의 기획부터 실행, 평가까지의 전 과정을 경험한다. 팀 프로젝트를 통해 실제 문제 해결을 위한 데이터 분석을 수행한다.

특정 도메인에서의 데이터 분석 프로젝트를 수행한다. 도메인 지식을 활용한 데이터 분석 기획, 실행, 평가의 전 과정을 학습한다.

대규모 데이터셋에서 유용한 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법과 알고리즘을 학습한다. 분류, 군집화, 연관규칙 마이닝 등 다양한 기법을 탐구한다.

데이터의 종류와 활용 방안을 학습하고, 여러 가지 종류의 데이터 활용 도구와 오픈 소스를 경험한다.

사용자 경험과 인터페이스 설계를 고려한 데이터 제공 방식을 배운다. 사용자 중심의 데이터 분석 및 시각화 기법에 대해 학습한다.

데이터 처리와 분석을 위한 고급 프로그래밍 기술을 배운다. 성능 최적화, 병렬 및 분산 처리 등 고급 기술에 대해 학습한다.

빅데이터 인프라와 네트워크 관리 방법을 배운다. 데이터 저장, 처리, 전송에 대한 실무 지식과 기술을 습득한다.

데이터 사이언스에서 활용되는 수치해석 기법을 학습한다. 계산 효율성과 정확도를 고려한 데이터 분석 알고리즘을 이해한다.

데이터 사이언스 분야의 최신 연구 동향과 기술을 살펴본다. 머신러닝, 딥러닝의 최신 알고리즘 및 활용 사례를 학습한다.

오픈 소스 빅데이터 플랫폼과 도구를 활용한 데이터 처리 및 분석 방법을 배운다. Hadoop, Spark 등 다양한 플랫폼의 활용 방법을 학습한다.

데이터 분석에 필요한 파이썬 기본 문법을 익히고, 이를 실제 머신러닝 예제에 활용하는 기초 실습을 수행한다.

정보통신기술(ICT) 개념과 이를 이용하는 여러 융합 분야의 다양한 사례를 소개하고 ICT기술의 미래 활용방안을 토론한다.

현장의 문제를 활용한 문제 해결 능력 배양한다.

심화된 현장의 문제를 활용한 고도의 문제 해결 능력 배양한다.