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빅데이터 전공

융합 역량을 가진 빅데이터 전문가 양성

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, 신산업기술경영전공과 함께 데이터사이언티스트, 빅데이터 프로그래머, 데이터기반 마케팅 전문가 등 4차산업혁명 선도인력 양성
  • 파이썬과 R을 활용한 빅데이터분석 실무프로젝트를 통해 데이터기반 문제해결역량 습득
  • 교육부 주관 ‘매치업-빅데이터분석(R머신러닝)’ 과정 운영
  • 융합정보대학원 진학 연계

경계없는 융합교육…
직업 전환에 필수적인
차별화된 과정

4차 산업혁명으로 미래 직업 판도가 바뀌고 있다. 대학가도 급변하는 시대 흐름에 맞춰 교육체계의 혁신이 시작되고 있다. 인터뷰 링크

학과안내 영상

여러분 안녕하세요 만나서 반갑습니다.
미래학부 빅데이터 전공에 대해서 간단히 소개해 드리도록 하겠습니다. 미래학부는 3가지 전공으로 구성이 되어 있습니다. 빅데이터 전공, 인공지능 전공 그리고 신산업기술경영전공으로 구성되어 있구요, 4차산업혁명 시대를 이끌어갈 인공지능, 빅데이터 전문가 양성을 목표로 합니다. 그중에서도 빅데이터 전공에 대해서 조금 더 자세히 알아보도록 하겠습니다. 빅데이터 전문가는 데이터를 기반으로 데이터를 다루는 사람들이죠. 데이터를 기반으로 각종 현상을 분석하고 또 그 결과를 토대로 경영전략을 수립하거나 기술 전략을 수립하고 그것을 실천할 수 있는 그런 역량을 가진 전문가를 말합니다. 빅데이터 전문가라고 했을 때 우리는 크게 3가지로 나눠볼 수 있는데요, 빅데이터 기획 전문가, 빅데이터 기술 전문가, 빅데이터 분석 전문가 입니다. 빅데이터 기술 전문가는 빅데이터를 어떻게 처리할 것인가 그런 기술적인 측면에서 역량을 가지고 있는 사람이구요, 빅데이터 분석 전문가는 데이터가 있을 때 그 데이터를 분석해서 비즈니스 가치를 높여줄 수 있는 그런 전문가를 말합니다. 빅데이터 기획 전문가는 데이터를 빅데이터를 기반으로 해서 어떻게 전략을 수립하고 어떻게 활용할 것인가에 역량이 있는 그런 전문가를 말하죠. 자, 이런 역량들을 여러분들은 이제 배우셔야 됩니다. 빅데이터 프로젝트가 진행되는 과정을 한 번 살펴보면 좋을 것 같습니다. 크게 다섯개 또는 여섯개 단계로 진행이 됩니다. 분석기획부터 해서 데이터 준비, 데이터 분석 그리고 시스템 구현, 평가 및 전개 이런 단계로 정리가 되는데 프로젝트마다 조금씩 다르긴 합니다. 분석기획이라는 것은 이 프로젝트에서 어떤 결과를 도출할 것인가, 어떤 데이터를 가지고 어떤 예측을 진행할 것인지 이런 것들을 계획하는 단계죠. 계획단계도 굉장히 중요합니다. 이런 기획을 하기 위해서는 빅데이터에 관한 상당히 많은 지식을, 또 비즈니스 도메인 내 업무에 관한 지식도 잘 알고 있어야 겠죠. 그렇게 해서 어떤 프로젝트를 하는게 기획이 되면 그다음에는 데이터 준비 단계에 들어갑니다. 데이터는 굉장히 많습니다. 회사 내부에도 많고 회사 외부에도 많구요, 또는 공개되어있는 데이터라든가 SNS데이터 이런 것들을 가지고 올 수도 있죠. 자 그중에서 어떤 데이터를 가져와서 어떻게 처리하고 어떻게 저장할 것인가. 데이터가 준비가 되어 있어야지 그 다음 분석을 하거든요. 그런 단계가 데이터 준비 단계이고 이것을 우리가 전처리 단계 또는 프로파일링 단계 이렇게 말하기도 합니다. 자 그렇게 데이터가 준비가 되어 있으면 분석 작업을 시작합니다. 분석에는 다양한 알고리즘, 다양한 모델들이 이용되게 되구요 여러분들이 많이 들어주셨던 머신러닝, 딥러닝, 탐색적 분석 이런 것들이 이러한 데이터 분석 모델링 과정에서 들어가게 됩니다. 자 이렇게 하나의 분석모델을 만들었으면 구현을 해야겠죠. 파이썬이라든가 어떤 라이브러리를 통해서 구현하고 데이터에 대해서 훈련을 시키거나 테스트를 검증하게 됩니다. 그렇게 해서 어느 정도 훌륭한 분석모델, 예측모델이 만들어 졌으면 이제는 그것을 시스템으로 구현을 해야겠죠. 실제 돌아갈 수 있는 시스템을 구현하구요 테스트를 합니다. 그 다음 마지막에는 아 잘 돌아가는구나 하고 이 모델이 적합한지 또 실제 데이터, 실서버에서도 잘 돌아가는지 이러한 것들을 평가하고 전개하는 과정을 해서 하나의 프로세스를 마치게 되는 거죠. 여러분들이 우리 미래학부 빅데이터 전공에서 배우실 부분들은 주로 이 앞단계에 해당됩니다. 어떻게 데이터를 기획하고 어떻게 분석을 준비하고 데이터를 준비하고 또 분석은 어떻게 할 것인가 이런 부분들에 대해서 다양한 기법들과 방법론들을 배우시게 됩니다. 자, 과목들이 굉장히 많이 있구요, 미래학부 교과목을 보면 상당히 많은 과목들이 있습니다. 여러분들이 미래학부에 입학해서 빅데이터를 배우겠다라고 했을 때 그럼 이제 과목들을 배워야 되죠. 오늘 제가 드리는 내용중에 가장 중요한 부분이 되겠습니다. 어떤 과목들이 있고 그 과목들을 어떤 순서대로 이수해 나가는 것이 좋을까 라는 부분이죠. 과목은 1학년, 2학년, 3학년, 4학년 또 1학기, 2학기에 분포되어 있습니다. 물론 1학년부터 해서 기초, 핵심, 활용 이렇게 순서대로 되어있지만 이 그림을 이해하시면 조금 더 여러분들이 학업계획을 세울 때 도움이 될 것 같아요. 일단 보면, 기초 단계에서는 개론 수업들이 있죠. 빅데이터 개론, 인공지능 개론. 여기는 전반적인 이해를 도와주는 과목으로 굉장히 쉽고 재미있게 구성되어 있습니다. 그 다음에 또 하나 여러분들이 좀 어렵지만 알아야 하는게 통계적인 방법론. 데이터 분석이라고 하면 기본적으로 통계적인 방법, 약간의 수학적인 사고력이 요구가 됩니다. 그래서 경영통계 및 자료분석론이 그런 통계적인 기초 통계적인 스킬을 여러분들께 학습할 수 있도록 도와주는 과목이 되겠구요, 아까 빅데이터 준비할 때 또 처리할 때 그런 과정이 필요하다고 했죠. 그 부분이 바로 처리기술에 관한 부분입니다. 기본적으로는 데이터베이스시스템이라는 과목을 가지고서 아 데이터가 어떻게 저장되고 어떻게 처리되는가 라는 부분의 개념을 좀 익히구요, 그 다음에는 빅데이터 처리기술이라는 과목을 통해서 좀 더 확장해서 갑니다. 데이터베이스시스템은 우리가 말하는 정형 데이터베이스, 여러분들 생각하기에 엑셀같은 딱 규격화된 데이터를 처리하는 부분에 대해서 배우게 되구요 빅데이터 처리기술은 좀 더 확장해서 정형+비정형, 텍스트 데이터라든가 SNS데이터 이런 것까지 포함해서 어떻게 데이터를 수집하고 또 수집한 데이터를 어떻게 저장하고 어떻게 처리할 것인가 이런 부분들을 다뤄주게 되죠. 이제 분석기술로 가게되면 여기는 단계가 좀 나뉩니다. 분석이 상당히 어렵죠. 그렇다 보니까 좀 쉬운 기초 단계의 과목과 고급 단계의 과목으로 나눠져 있습니다. 여러분들이 꼭 들어셔야 하는 것은 파이썬 프로그래밍, 파이썬 머신러닝, 머신러닝과 빅데이터분석 이 세과목이 굉장히 중요한 과목입니다. 프로그래밍 랭귀지를 내가 한 번도 다뤄본 적이 없다. 굉장히 두려움이 많죠. 파이썬 프로그래밍은 파이썬, 이거 분석에서 상당히 많이 쓰는 프로그래밍 언어구요, 그것을 여러분들이 익숙해질 수 있도록 파이썬에 익숙해 질 수 있도록 가르치는 과목이 되겠습니다. 두번째, 파이썬 머신러닝은 그 파이썬을 이용해서 머신러닝 알고리즘을 학습하는 과목입니다. 파이썬은 좀 이제 익숙해졌어요. 그런데 이제 파이썬을 이용해서 데이터를 분석해야 하잖아요. 아주 간단한 예제들을 가지고 머신러닝의 지도학습, 비지도학습 이러한 알고리즘들을 여기서 배우게 됩니다. 그 다음에 머신러닝과 빅데이터 분석 이 과목은 역시 머신러닝 알고리즘을 배우는데 이번에는 R을 통해서 학습을 하는 과목이 되겠습니다. 이 세과목을 여러분들이 배우게 되면요 약간 파이썬을 이용해서 내가 가진 데이터들, 내 회사의 데이터들을 조금씩 처리해 볼 수 있는 수준이 됩니다. 그 다음이 고급으로, 중고급이 되겠는데요. 머신러닝 기술 다음에 나오는 것이 딥러닝 기술이죠. 그래서 케라스 딥러닝이라는 과목에서는 딥러닝에 대한 기본적인 알고리즘을 배우게 되구요, 두번째 딥러닝과 텍스트데이터분석 이 과목에서는 딥러닝 알고리즘을 가지고서 텍스트데이터를 분석해 보는 기술을 학습하게 됩니다. 자 이정도 되면 여러분들이 이제 머신러닝도 알구요, 파이썬도 알고 딥러닝 알고리즘도 이해하게 되는거죠. 자 여러분들 그렇게 되면 어느정도의 분석할 수 있는, 데이터를 다룰 수 있는 역량이 쌓여지고 마지막으로 데이터 시각화 과목에서는 분석을 했으면 그것을 잘 표현을 해야 하는데 그것을 데이터 시각화라고 합니다. 여러분들 무슨 차트 같은 것들 많이 나오고 하죠? 대시보드 나오고 어떻게 분석된 결과를 잘 보여줄 것인가 이 부분을 다루는 것이 데이터시각화죠. 그래서 여기까지 여러분들이 배우게 되면 빅데이터 분석 프로젝트에서 처음부터 마지막 단계까지의 중요한 개념들을 이해하게 되는 겁니다. 단, 중요한 것은 기초 과목을 먼저 수강하고 그 다음 분석 기술로 들어가는 것이 좋습니다. 물론 이쪽 기초 부분에 어느정도 기본이 있으면 다른 과목들도 들을 수 있겠지만. 순서대로 난이도가 있기 때문에 이 부분을 과목을 수강하고 그 다음 고급 과목으로 넘어가면 훨씬 더 연계성 있게 들을 수 있을 것 같습니다. 자, 기술적인 측면 말고 이제 활용적인 측면으로 가면 데이터분석기획, 분석기획 중요하다고 했죠. 어떻게 프로젝트를 기획하고 어떻게 전개해 나갈 것인가 그런 부분들을 다루는 과목이 되겠구요, 두번째는 빅데이터마케팅, 빅데이터를 가지고 마케팅에 어떻게 활용할 수 있는가. 빅데이터에서 가장 많이 활용되는 부분이 마케팅입니다. 고객분석 그 다음에 캡스톤프로젝트는 이러한 것들을 배웠으니까 여러분들이 나만의 프로젝트를 한 번 해보는 거죠. 이 과목에서는 내가 프로젝트를 기획하고 단계별로 해서 한 단계 한단계씩 분석 단계를 진행해 나갑니다. 데이터를 수집하고 분석모델을 만들고 결과도 뽑아보고 시각화도 해보고 자 그렇게 나만의 프로젝트를 한 학기에 하는 것이 캡스톤 프로젝트 과목이 되겠습니다. 그래서 이 이수체계 정도의 그림을 여러분들이 전체적으로 머릿속으로 이해하고 계시면 전체적인 교육과정 표를 봤을 때 어떻게 내가 학업계획을 세워야 될지 어느 정도 감을 잡으실 수 있을 것 같습니다. 복잡하죠? 이게 저희 미래학부 교육과정 입니다. 방금전에 설명한 과목들이 바로 여기에 많이 있습니다. 이 외에도 미래학개론, 소셜이노베이션, 다른 사회심리, 경영전략론 같이 빅데이터 전공을 할 때 도움이 될 수 있는 과목들을 추가적으로 전공과목으로 제공하고 있으니까 여러분들이 여러분들의 학업계획을 세우면서 다양한 과목들을 함께 보시면 좋을 것 같아요. 또 인공지능 전공과 신산업기술경영 전공에도 좋은 과목들이 많이 있습니다. 컴퓨터 비전이나 AI서비스 기획, 자연어 처리 이런 것도 굉장히 관심이 있죠? 관심이 있으면 얼마든지 여러분들이 수업을 들을수가 있습니다. 저희 미래학부는 사이버대학 최초 또 최대의 빅데이터 전문가 과정을 제공하고 있습니다. 앞에서 이야기했지만 빅데이터의 기초, 기획, 처리, 설계, 분석까지 이루어지는 종합적인 교육과정을 제공하고 있구요, 여러분들이 이 과정을 다 들으시면 중급 수준의 분석가 정도까지는 역량을 기를 수가 있습니다. 그 다음 산업 전 분야에 걸쳐 적용할 수 있는 데이터분석 역량과 또 파이썬과 R을 활용 해서 실무적인 데이터를 이용한 분석 작업들을 경험하시게 될 겁니다. 다양한 세미나를 통해서 소프트웨어전문가 역량도 강화할 수 있습니다. 마지막으로 관련된 자격도 하나 소개를 시켜드릴게요. 첫번째가 빅데이터 분석기사입니다. 이것은 국가기술자격이구요 2020년 12월에 처음으로 시행이 됩니다. 주관은 데이터산업진흥원에서 하는데 여기를 보시면 빅데이터 이해를 기반으로 해서 분석 기획, 수집, 저장, 처리 그리고 분석 및 시각화를 수행하는 실무자, 실무 역량을 테스트하는 자격입니다. 저희 교육과정과 그대로 매칭하고 있죠? 과목 역시 분석기획, 탐색, 모델링, 결과 해석 이렇게 네 과목으로 되어 있습니다. 입학해서 공부하면서 여러분들 이 기사자격증에 꼭 도전해 보시기 바라구요, 지금 회사에서 굉장히 관심이 높아지고 있는 자격증이라고 볼 수 있습니다. 데이터분석 전문가/준전문가 자격이 있는데요, 빅데이터 분석기사보다 더 먼저 나왔습니다. 이건 민간자격이긴 하지만 국가공인 민간자격입니다. 그래서 문제를 봤을 때 상당히 좋구요 여러분들이 조금 더 낮은 수준에서 도전해 볼 수 있는 자격이 되겠습니다. 역시 내용은 데이터 분석 기획, 데이터 분석, 시각화 이런 업무들을 수행할 수 있는 역량을 테스트를 합니다. 과목도 좀 적습니다. 데이터의 이해/ 데이터 기획/ 데이터 분석 이 과목 내에서 문제들이 출제되고 역량을 검증하고 있는데 조금은 난이도가 쉽기 때문에 여러분들이 처음에 자격증에 도전하고 졸업할 때 쯤 되면 빅데이터 분석 기사에 한 번 도전해 보면 좋을 것 같습니다. 여기까지 미래학부 빅데이터 전공에 대한 소개를 간단히 드렸습니다. 빅데이터 분석이라는 게 처음 나왔을땐 굉장히 어려운 학문이고 어려운 분야라고 소개가 되고 그렇게 인식이 되어 왔는데요, 지금은 어느 정도 기술 수준이 굉장히 좋아졌습니다. 그 말은 누구라도 내가 프로그래밍을 좀 잘 못하고 수학을 좀 잘 못하고 이렇더라도 누구라도 공부해서 응용할 수 있는 정도의 환경이 되었다라는 말이구요, 여러분들도 비록 처음 시작하더라도 우리 학교 지금 미래학부의 교육과정을 잘 따라오신다면 여러분이 다루고 있는 데이터, 여러분이 가지고 있는 데이터, 회사의 데이터를 충분히 활용해서 어느 정도 가시적인 결과를 낼 수 있는 수준까지 역량이 높아지리라 생각합니다. 이상 소개를 마치도록 하겠습니다. 감사합니다.

주요 교육과정

주요 교육과정 : 하단 설명 참고

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  • 빅데이터 기획,빅데이터 처리,빅데이터 분석, 빅데이터 활용
  • 빅데이터 전공, 인공지능 전공 신산업기술경영 전공
    • 전공기초(기술 트렌드 세미나), 전공핵심(빅데이터 프로그래밍), 전공심화(프로젝트 수업), 전공응용(자격증 및 진로득강)
빅데이터 기획

빅데이터 분석을 수행할 과제를 정의하고 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 적절하게 관리할 수 있는 방안을 계획하는 데 필요한 지식과 방법을 학습

빅데이터 처리

하둡과 멥리듀스를 기반으로 엄청난 양의 데이터 처리 및 전처리를 위한 NoSQL 데이터베이스 및 프로파일링 기법을 학습

빅데이터 분석

빅데이터 분석을 위한 통계적인 방법, 머신러닝, 딥러닝 기법과 응용 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

전공 관련 자격증

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★테이블caption★
자격증 종류 주관기관 내용 상세보기
국가공인
데이터분석 전문가
한국데이터산업
진흥원
데이터 분석 전문가란 데이터 이해 및 처리 기술에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터 분석 기획, 데이터 분석, 데이터 시각화 업무를 수행하고 이를 통해 프로세스 혁신 및 마케팅 전략 결정 등의 과학적 의사결정을 지원하는 직무를 수행하는 전문가를 말한다. 보기
국가공인
데이터분석 준전문가
한국데이터산업
진흥원
데이터 분석 준전문가(ADsP : Advanced Data Analytics Semi-Professional)란 데이터 이해에 대한 기본지식을 바탕으로 데이터 분석 기획 및 데이터 분석 등의 직무를 수행하는 실무자를 말한다. 보기

THE CYBER UNIVERSITY OF KOREA

빅데이터 전공
자세히보기
01
사이버대학 최초·최대 빅데이터 전문 학과
2018년 개설, 다양한 실무 분야에 종사하는 282명 재학생(2019년 10월 기준)
02
빅데이터 기획-처리-분석-시각화 및 실무프로젝트로 이어지는 종합적인 교육과정
2018~2019 교육부 매치업(Match業) 사업 선정으로 교육과정 우수성 인정 - 빅데이터 분석 R머신러닝 분야
03
미래학부 인공지능 전공, 신산업기술경영 전공과 함께 4차산업혁명 관련 복수학위 취득 기회
데이터와 인공지능, 경영의 융합으로 미래 비즈니스 개발에 최적화된 교육 제공
04
파이썬과 R을 활용한 빅데이터 분석 실무 프로젝트를 통해 데이터기반 문제해결역량 습득
빅데이터 분석의 필수적인 도구인 파이썬과 R프로그래밍을 기초부터 실무프로젝트 수준까지 학습
05
교수진과 1:1 맞춤형 개인 포트폴리오 진행
캡스톤 프로젝트, 데이터분석실무 등의 과목을 통해 1:1 맞춤형 개인 포트폴리오 구축
06
4차산업혁명 관련 세미나를 통한 미래 빅데이터 분야 전문 역량 강화
4차산업 컴퓨팅 기술, 4차산업비즈니스모델개발 등 관련 과목과 미래학부 세미나를 통해 빅데이터 전문 역량 강화
07
CUK 공학교육 센터 설립(2020년 하반기 개소예정)
'IoT'와 '스마트 팩토리'를 추진하고 VR가상실험실을 도입해 연구·체험할 수 있도록 지원
08
‘직장인을 위한 실무형 AI기술 교육과정’ 운영
2020학년도 교육부 선정 사업으로 기업의 서비스를 지능화 할 수 있는 역량 배양하며 재직자의 다양한 수준을 고려한 교육과정 구성

졸업 후 진로

좌ㆍ우 스크롤 이용
졸업 후 진로
IT산업분야 연구소·전문기관 대학원 진학
  • 데이터사이언티스트
  • 빅데이터 프로그래머
  • 비즈니스 분석 컨설턴트
  • 스타트업 창업가
  • 통계 모델링 전문가
  • 시장 트렌드 분석가
  • 금융데이터 분석가
  • 의료정보 분석가
  • 과학기술데이터 분석 연구원
  • 데이터기반 마케팅 전문가
  • 게임데이터분석가
  • 일반대학원 진학
  • 전문대학원 진학
  • 특수대학원 진학
  • 해외대학원 진학

학위안내

정보학사 취득

- 영문학위명 : Bachelor of Information Science