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학부·학과 미래학부 빅데이터 전공

빅데이터 전공

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융합적 사고를 기반으로 데이터 시대를 선도하는
빅데이터 전문가 양성
  • 사이버대학 최초·최대의 빅데이터 전문가 과정
  • 머신러닝 기반의 빅데이터 기획, 처리, 분석, 활용으로 이어지는 종합적인 교육과정
  • 미래학부 인공지능 전공, 미래기술경영전공과 함께 데이터사이언티스트, 빅데이터 프로그래머, 데이터기반 마케팅 전문가등 4차산업혁명 선도인력 양성
  • 파이썬과 R을 활용한 빅데이터분석 실무프로젝트를 통해 데이터기반 문제해결역량습득
  • 교육부 주관 ‘매치업-빅데이터분석(R머신러닝)’ 과정 운영
  • 융합정보대학원 진학 연계
학과안내영상

여러분 안녕하세요. 저는 오늘 우리학교 미래 학부의 빅데이터 전공에 관해서 소개드릴 교수 김윤기입니다.
저희 학부에는 3가지 전공이 있는데요. 첫 번째는 빅데이터 전공, 그리고 두 번째는 인공지능 전공, 그리고 마지막으로 세 번째는 미래기술경영 전공이 있습니다. 이 세 가지 전공 중에 오늘 저는 빅데이터 전공에 관해서 여러분들에게 소개해 드리도록 하겠습니다.
저희 학부 교육목표로는 빅데이터 전문가 양성이라는 빅데이터 전공에 이런 세부적인 교육목표를 가지고 있는데 빅데이터 전문가라고 하면 크게 이제 3가지로 우리가 살펴볼 수가 있습니다. 첫 번째로는 빅데이터 기획 전문가, 그리고 두 번째 빅데이터 분석 전문가 그리고 마지막으로 빅데이터 처리 전문가 이 세 가지의 전문가가 우리가 흔히 말하는 빅데이터 전문가라고 부르고 있습니다. 각 전문가의 대해서 전략에 좀 소개를 드리겠습니다. 빅데이터 기획 전문가란 우리가 빅데이터 기획 기술을 이용해서 어떠한 서비스를 만들고 우리가 실제 생활에서 사용자가 요구하는 그런 그 수요를 조사해서 어떠한 빅데이터 서비스를 만들면 적합하게 사람들이 많이 사용할지를 서비스로 기획을 해서 빅데이터 기획을 하는 그런 전문가를 우리는 빅데이터 기획 전문가라고 말을 합니다. 그리고 빅데이터 분석 전문가는 우리가 흔히 알고 있는 빅데이터를 이용한 알고리즘 또 요즘에서는 빅데이터 알고리즘을 또 인공지능 알고리즘으로 많이 분석하기 때문에 또 인공지능 알고리즘을 접목해서 대용량의 데이터를 우리가 분석하는 빅데이터 분석 전문가도 있습니다. 그래서 이 빅데이터 분석 전문가는 어떠한 데이터를 보고 큰 용량의 데이터를 보고 새로운 인사이트를 도출해 내거나 또 자신이 만든 알고리즘을 어떠한 분야에서 쓰면 적합한지 또 그 자신이 만든 알고리즘의 정확도 검사 이런 것들을 수행하는 것을 우리는 빅데이터 분석 전문가라고 말을 합니다. 또 마지막으로는 빅데이터 처리 전문가가 있는데 그 빅데이터 처리 전문가는 우리가 데이터의 양이 상당히 대규모이다 보니 이 처리하는 데에도 굉장히 복잡한 방법론적인 것들이 들어갑니다. 예컨대 우리가 하나의 컴퓨터에서 빅데이터를 처리하는 것이 아니라 여러 대의 컴퓨터를 놓고 여러 대의 컴퓨터에서 서로 네트워크로 연결된 그 데이터를 통해서 슈퍼컴퓨터급에 그 장비를 만들고 또 거기서 데이터를 처리하는 그런 일들을 수행하는 것이 빅데이터 처리 전문가라고 할 수 있습니다. 여러분들께서 알파고 대국을 접해 보셨는지 모르겠지만 알파고에서도 여러대 컴퓨터, 200대의 이상의 컴퓨터를 이용해서 하나의 계산을 해냈죠. 자 그런 것들이 우리 빅데이터 처리 전문가들이 만들어내는 그런 방법이라고 보시면 되겠습니다. 우리가 실무에서 빅데이터 프로젝트를 수행한다 라고 하면 어떠한 절차를 걸치게 될까요. 자, 그것에 대해서 설명을 드리자면 우리가 빅데이터 프로젝트를 하기 위해서는 먼저 우리가 분석하려고 하는 그 데이터를 분석 기획을 해야 됩니다. 우리 프로젝트를 설정하기 위해서는 비즈니스를 이해하고 또 프로젝트 범위를 설정하는 일을 수행을 해야겠죠. 그리고 이 프로젝트는 어떤 프로젝트다 라고 하는 그 프로젝트 정의와 프로젝트에 어떤 위험이 있는지 그 계획을 수립하는 절차가 필요하고요. 또 우리가 빅데이터를 분석하기 위해서는 데이터 준비라고 하는 그 단계를 거쳐야 되는데 이 데이터를 수집하는 일 또 수집된 데이터를 분석하기 좋게 데이터를 잘 다듬는 일 자 이런 것들이 이제 데이터 준비 과정 이라고 보시면 되겠습니다.
그리고 데이터 분석이라는 과정에서는 앞에서 데이터가 준비됐다면 그 준비된 데이터를 기반으로 분석을 해야 되는데 이 때 어떠한 데이터의 어떤 분석이 적합한지를 탐색하는 가정 또 우리 분석 모델을 개발하는 과정 또 우리 그 분석 모델이 잘 개발이 됐다면 그 분석 모델을 평가하고 모델을 실제로 이제 적용하는 과정이 필요 하겠죠. 자 이 과정이 데이터 분석이 라고 할 수가 있습니다. 자 그런데 앞에서 말한 이 빅데이터 라고 하는 것이 굉장히 범위가 라지 스케일 이다 보니 굉장히 범위가 크고 용량이 높다 보니 이 시스템도 굉장히 복잡합니다. 빅데이터를 처리해야 되는 시스템도 구현하는데 상당한 어떤 절차와 방법이 들어가는데 이때 그 시스템 구현 이라고 하는 그 부분도 빅데이터를 분석하는데 있어서 굉장히 중요하다고 할 수 있습니다. 자, 그러면 앞에서 분석하기 위한 그런 조건과 환경을 갖추기 위해서 또 시스템 구현을 해야 되고요. 그 시스템을 어떻게 설계 할지 구현할 지 또 그리고 기획 시스템에 대한 테스트 및 운영하는 것도 또 하나의 빅데이터 프로젝트 절차 중에 하나라고 보시면 됩니다. 자, 그리고 앞에서 말한 것들이 모두 다 진행이 됐을 때 어떻게 이 프로젝트가 진행됐는지의 평가를 하고 또 이 프로젝트에 대한 차후 발전계획을 수립하는 단계가 평가 및 전개라고 보시면 되겠습니다. 자 이렇게 말씀드린 그 일련의 절차에 따라서 빅데이터 프로젝트가 수행이 된다고 보시면 되겠습니다. 자, 우리 학부에서 우리 학부 빅데이터 전공에서 배울 수 있는 그런 핵심이수체계에 관해서 좀 설명을 드리도록 하겠습니다. 먼저는 우리가 빅데이터 분석하기 위한 기초를 배워야겠죠. 빅데이터란 무엇이고 뭐 어떤 것들을 우리가 해야 되는지에 대해서 설명하는 빅데이터 개론 또 인공지능에 관한 것들을 소개하는 인공지능과 같은 과목, 또 경영통계 및 자료분석론을 공부 하고요. 또 빅데이터를 처리하기 위한 이런 과목들, 빅데이터 처리 그 시스템에 관한 그 과목들이 있는데 데이터베이스 시스템과 또 빅데이터 처리 기술, 빅데이터 처리 기술에서는 굉장히 라지 스케일에 큰 데이터를 어떻게 하면 빠르게 처리할 수 있는지 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 그 시스템에 관해서 배우고 빅데이터 엔지니어링은 빅데이터를 분석할 수 있는 플랫폼 기술에 관해서 배웁니다. 자 그리고 분석 기술의 기초 과정에서는 파이썬 프로그래밍 이라고 하는 프로그램 언어를 배움으로써 빅데이터 분석과 인공지능을 다루는 가장 핵심적인 그 프로그램의 언어를 배우게 되는데 여러분께서 이 파이썬 프로그램을 잘 배워 놓으셔야 지만 파이썬 머신런닝과 또 머신러닝을 이용한 빅데이터 분석을 하실 수가 있습니다.
자, 그리고 분석기술을 고급으로 보면 이제 케라스를 이용한 딥러닝 또 딥러닝을 이용한 텍스트 분석 그리고 데이터로 어떻게 시각화해야 될 지에 대한 그런 과목들을 우리가 배우게 되고 또 우리가 빅데이터 분석을 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 분석활용 실무 영역에서 데이터 분석 기획 또 빅데이터 마케팅, 업무 데이터 분석과 시각화와 같은 그 과목을 우리가 배우게 됩니다. 자 그래서 이 핵심이수체계를 이수 하시게 되면 빅데이터 처리와 빅데이터 기획, 또 빅데이터 분석에 관한 프로젝트를 수행할 수 있는 역량을 어느 정도 갖출 수가 있습니다. 자 지금부터는 빅데이터 전공의 교육과정 로드맵 안에서 설명 드리도록 하겠습니다. 먼저 1학년에서는 기본적인 것들을 배워야겠죠. 빅데이터란 무엇인지 또 인공지능이란 무엇인지 또 우리가 어떤 프로그래밍 언어로 빅데이터 분석을 할 수 있는지에 관해서 파이썬 프로그래밍에 관해서 배우게 되는데 이 파이썬 프로그램이 실질적으로 빅데이터 분석과 인공지능 모델을 개발하는 주요 언어라고 보시면 되겠습니다.
자, 2학년에서는 우리가 빅데이터 분석을 할 수 있는 기본적인 기술에 관해서 다루는데 파이썬 머신러닝과 또 빅데이터 처리기술을 다룸으로써 우리가 빅데이터를 분석할 수 있는 주요 알고리즘 또 대용량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 시스템에 관한 기초 비즈를 다루게 됩니다.
자 3학년에서는 여러분께서 이해할 때 배운 과목들을 응용해서 빅데이터 엔지니어링이란 과목에서 이 플랫폼 기술로 빅데이터를 분석할 수 있는 기술 또 그리고 4차 산업 컴퓨팅 기술 또 케라스 딥러닝과 같은 기본적이 인공지능 모델로 빅데이터 분석을 할 수 있는 그러한 기반 지식들을 배우게 됩니다.
4학년에서는 이전에 배웠던 기초 전공들을 심화해서 우리가 빅데이터 분석과 관련된 그 알고리즘이 어떻게 실질적으로 분석에 쓰일 수 있는지에 관한 그런 과목들을 배웁니다. 자연어처리, 텍스트 데이터 분석과 같은 과목들도 배우고 또 캡스톤 프로젝트를 통해서 여러 가지 우리 실생활에 쓸 수 있는 그 문제들을 풀어 나감으로써 우리가 배운 것들을 실무적으로 적용할 수 있는 그런 과정으로 마무리할 수 있도록 이렇게 이수 체계가 마련되어 있습니다.
빅데이터 전공의 특징에 관해서 말씀드리겠습니다. 우리 학교 미래학부 빅데이터 전공에서는 사이버대학 최초 최대의 빅데이터 전문가 과정으로서 우리가 실질적으로 빅데이터 프로젝트를 수행할 때 필요한 그 모든 일련의 과정들을 여러분들께서 체계적으로 배우실 수 있다고 생각하시면 되겠습니다. 빅데이터 기초에서부터 빅데이터 기획, 처리, 설계, 분석과 같은 그 모든 일련의 과정에 필요한 기술들을 여러분께서 교과목을 통해서 배우실 수가 있습니다. 또한 파이썬과 R을 응용하는 빅데이터 분석을 실무적으로 여러분들께서 적용 하실 수도 있고 또 학부에서 제공하는 AI BigData Day 세미나를 개최해서 최신 기술을 여러분들께서도 정기적으로 접해 보실 수가 있습니다. 빅데이터 관련 자격증도 있습니다. 먼저는 이제 빅데이터 분석기사라고 하는 국가기술자격도 있고 데이터분석 전문가/준전문가라고 하는 국가공인 자격도 있는데요, 이러한 자격증도 여러분들께서 학부에서 공부하시면서 준비하시면 더욱 더 알차게 학습하실 수가 있습니다.
자, 여러분 우리 학부 빅데이터 전공으로 오셔서 빅데이터에 관련된 처음부터 끝까지 A to Z까지 학습할 수 있는 그 이수체계를 갖춤으로써 여러분께서도 빅데이터 전문가가 되기 위한 핵심적인 것들을 잘 이수할 수 있다면 너무나 좋은 기회라고 할 수가 있겠습니다. 자 여러분 빅데이터 전공에 관해서 들어주셔서 감사합니다.

주요 교육과정
빅데이터 전공
인공지능 전공
미래기술경영 전공
  • 빅데이터 기획

  • 빅데이터 처리

  • 빅데이터 분석

  • 빅데이터 활용

  • 전공기초

    빅데이터 기초이론

  • 전공핵심

    빅데이터 실무

  • 전공심화

    응용 및 확장 분야 탐구

  • 전공 응용

    자격증 및 진로특강

빅데이터 기획
빅데이터 분석을 수행할 과제를 정의하고 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 적절하게 관리할 수 있는 방안을 계획하는데 필요한 지식과 방법을 학습
빅데이터 처리
대규모의 데이터를 빠르고 효율적으로 저장, 처리할 수 있는 분산처리 시스템 및 기법을 학습
빅데이터 분석
빅데이터 분석을 위한 통계적인 방법, 머신러닝, 딥러닝 기법과응용 사례를 통해 빅데이터 분석에 사용되는 다양한 분석 알고리즘의 기본적인 원리와 활용에 대해서 학습
빅데이터 활용
데이터 이해를 바탕으로 빅데이터의 가치를 창조할 수 있는 활용 역량 제고
전공특성화
  • 사이버대학 최초·최대

    2018년 개설, 다양한 실무 분야에 종사하는 856명 재학생
    (2022년 4월 기준)

  • 체계적인 빅데이터 교육과정

    2018~2021 교육부 매치업(Match業) 사업선정으로 교육과정 우수성 인정 - 빅데이터 분석 R머신러닝 분야, 빅데이터 실무 전문가 과정

  • 데이터기반 문제해결 역량 습득

    빅데이터 분석의 필수적인 도구인 파이썬과 R프로그래밍을 기초부터 실무프로젝트 수준까지 학습

  • 1:1 맞춤형 개인 포트폴리오

    캡스톤 프로젝트, 업무데이터분석과 시각화 등의 과목을 통해 1:1 맞춤형 개인포트폴리오 구축

  • 빅데이터 분야 전문 역량 강화

    4차산업 컴퓨팅 기술, 4차산업비즈니스모델개발 등 관련 과목과 미래학부 세미나를 통해 빅데이터 전문 역량 강화

  • 실무형 AI기술 교육과정

    2020학년도 교육부 선정 사업으로 기업의 서비스를 지능화 할 수 있는 역량 배양하며 재직자의 다양한 수준을 고려한 교육과정 구성

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졸업 후 진로
정보학사

Bachelor of Information Science

취업·진로분야
  • IT산업분야

    데이터사이언티스트

    빅데이터 프로그래머

    비즈니스 분석 컨설턴트

    스타트업 창업가

    통계 모델링 전문가

    시장 트렌드 분석가

  • 연구소·전문기관

    금융데이터 분석가

    의료정보 분석가

    과학기술데이터 분석 연구원

    데이터기반 마케팅 전문가

    게임데이터분석가

  • 대학원 진학

    일반대학원 진학

    전문대학원 진학

    특수대학원 진학

    해외대학원 진학