미래학개론

미래학이란 무엇이고 미래사회는 어떤 모습일까에 대해 생각하는 과목이다. 미래 연구의 의의와 연구 자세, 미래 트렌드, 미래 예측 방법, 다양한 대안 미래 개발, 고려해야 할 이슈 등을 다룬다.

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빅데이터개론

빅데이터 전문 인력 양성을 위하여 빅데이터를 전반적으로 이해하고 빅데이터 로드맵을 제시한다.

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빅데이터개론

빅데이터 전문 인력 양성을 위하여 빅데이터를 전반적으로 이해하고 빅데이터 로드맵을 제시한다.

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파이썬 프로그래밍

4차산업 시대의 핵심 역량을 키우기 위하여 컴퓨팅 사고와 프로그래밍 능력이 필요하다. 본 과목은 파이썬 프로그래밍 입문자를 위한 교육으로 파이썬 기초 문법과 이를 활용하는 방법을 이해함으로써 실생활의 다양한 문제를 해결할 수 있는 역량을 기른다.

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파이썬 프로그래밍

4차산업 시대의 핵심 역량을 키우기 위하여 컴퓨팅 사고와 프로그래밍 능력이 필요하다. 본 과목은 파이썬 프로그래밍 입문자를 위한 교육으로 파이썬 기초 문법과 이를 활용하는 방법을 이해함으로써 실생활의 다양한 문제를 해결할 수 있는 역량을 기른다.

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경영통계 및 자료분석론

경영을 과학적으로 분석하고, 의사결정을 합리적으로 하기 위해서는 구체적인 자료(data)들을 토대로 한 결과가 요구된다. 본 과목은 경영활동을 영위하면서 직면하게 되는 각종 자료들을 조사, 수집, 분석 및 결과 해석에 이르는 각 단계를 쉽게 실무와 연계하여 강의한다.

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인공지능

인공지능이란 컴퓨터를 인간과 같은 지능을 갖게(보고, 듣고, 말하고, 생각하며 학습할 수 있게) 하기 위한 이론과 방법에 관한 학문으로 빅데이터 분석을 비롯한 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 과목에서는 인공지능의 기본 개념 및 관련 용어, 문제 해결을 위한 지식표현, 추론방법 및 다양한 검색기법, 그리고 기계학습 기법에 대하여 학습한다.

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소셜이노베이션

현대사회의 난제들이 증가함에 따라 사회문제를 기존 방식보다 효과적이고 효율적인 새로운 방법으로 해결하고자 하는 소셜이노베이션이 주목을 받고 있다. 본 수업은 일상에서 소셜이노베이션의 사례들을 학습하고 '우리'를 포함한 여러 주체들의 역할들을 이해한다. 또한 사회문제 해결을 위한 방법론을 학습하여 실제로 우리 주변에서 일어나는 문제에 대한 해결방법을 모색하는 기회를 제공한다.

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대학일반수학

대학수준의 이론을 학습하기 위하여 필요한 수학지식을 학습한다. 방정식, 복소수, 행렬 및 벡터 등에 대해서 학습한다.

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파이썬 자료구조

파이썬 프로그래밍의 연계과목으로써, 실무에서 필요로 하는 소프트웨어 개발의 전 과정을 다루고 실습한다. git을 이용한 소프트웨어 형상 관리, 파이썬을 이용한 대용량 데이터 처리(비동기 프로그래밍과 동적 프로그래밍), multiprocessing 프로그래밍 및 알고리즘을 이용한 소프트웨어 개발을 다룬다.

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빅데이터 처리기술

빅데이터 처리 기술이란 엄청난 양의 데이터를 처리하는 기술을 의미한다. 본 과목에서는 하둡과 맵리듀스의 원리를 이해하고, 빅데이터 처리를 위한 NoSQL 데이터베이스에 대해서 다룬다.

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데이터베이스시스템

데이터베이스 시스템과 응용 프로그램을 설계, 구현 하거나 사용하는 데 필요한 기본적인 개념을 소개한다. 특히, 관계형 데이터베이스 모델링과 설계, 데이터베이스 관리 시스템에서 제공하는 언어와 기능, 제약조건 등을 주로 다룬다.

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파이썬 머신러닝

본 과목에서는 머신러닝(기계학습)에 대해 전반적으로 다룬다. 지도학습, 비지도학습의 기본개념을 비롯하여 과적합, 정규화, 최적화 등의 관련 알고리즘을 이해한다. 또한 차원축소, 군집화 등 기계학습의 대표적인 방법론에 대해 이론과 실제를 다룬다.

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머신러닝과 빅데이터분석(R)

머신 러닝(Machine Learning)의 목표는 데이터 패턴을 감지, 향후 데이터 예측을 위해 드러나지 않는 패턴을 사용할 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 본 과목은 빅데이터 분석을 위한 머신러닝 기법과 응용 사례를 통해 머신러닝에서 사용되는 기본적인 원리와 알고리즘에 대해서 학습한다.

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데이터베이스 설계구축

관계형 DBMS를 사용해서 데이터베이스 설계부터 응용 프로그램 작성, 그리고 데이터베이스 관리를 위한 이론을 배우고 실습을 통해 데이터베이스 활용 능력을 배양한다.

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데이터분석기획

데이터분석기획은 실제 데이터 분석에 앞서 분석을 수행할 과제의 정의 및 의도했던 결과를 도출할 수 있도록 이를 적절하게 관리할 수 있는 방안을 사전에 계획하는 것으로, 본 과목에서는 데이터의 이해를 바탕으로 빅데이터의 가치를 창조할 수 있는 기획 역량을 다룬다.

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빅데이터 엔지니어링

빅데이터 분석에 필요한 ETL, 데이터 전처리, 분석 및 분석 파이프라인 개발에 필요한 전 과정을 다룸으로써, 현장에 필요한 빅데이터 엔지니어링 역량을 함양한다. 빅데이터 처리 시스템 및 에코 시스템과 같은 프레임 워크의 개발, 구성 및 유지에 필요한 기술을 공부한다.

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데이터 시각화

데이터에서 찾은 패턴에 대해 명확하고 효과적으로 전달하는 것은 성공적 데이터 과학자를 위한 중요한 스킬이다. 이 과목은 데이터 분석 결과를 전달하는 시각적 및 언어적 표현들의 디자인과 개발을 다룬다.

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분산 및 병렬 컴퓨팅

다양한 컴퓨팅 리소스를 활용하여 고성능의 컴퓨팅을 실현하는 기법을 다룬다. 이 과목에서 학생들은 분산 시스템과 병렬 컴퓨팅의 기본 원리를 배우며, 여러 컴퓨터나 프로세서를 동시에 활용하여 고속의 데이터 처리와 연산을 수행하는 방법을 익힌다. 또한, 분산 시스템의 구조, 병렬 알고리즘, 병렬 프로그래밍 모델, 네트워크 통신 등 다양한 주제를 다룬다.

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정형 데이터 분석

실무에서 활용도가 높은 정형 데이터를 SQL을 기반으로 분석하여 전처리, 분석할 수 있는 능력을 함양한다. 데이터웨어하우스 상의 빅데이터를 효율적으로 가공하는 방법과 처리 절차를 통해 정형 데이터 분석 기법을 익힐 수 있다.

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클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅에 필요한 이론 및 기술을 학습한다(서버 가상화, 분산 처리, 서비스 프로비저닝 및 멀티 테넌시 기술 등). 클라우드 서비스 모델, 배포 모델, 아키텍처 및 보안 등에 대해서 학습하고 실제 사용되고 있는 클라우드 서비스를 사용하여 다양한 유형의 서비스를 구성하는 것을 목적으로 한다.

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운영체제이론 및 실습

하드웨어와 응용프로그램간의 인터페이스 역할을 하면서 CPU, 주기억장치, 입출력장치 등의 컴퓨터 자원을 관리하는 역할을 담당하고 있는 운영체제의 개념과 동작(구성)원리들에 대하여 학습한다.

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캡스톤 프로젝트

학생들은 창의적이고 사용자 중심의 설계 능력을 향상시켜 지능형 시스템을 구축하는 데 필요한 실무 역량을 키운다.

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텍스트 데이터 분석

텍스트 데이터 분석이란 다양한 형태의 텍스트 데이터로부터 변환 및 정제, 추출된 단어의 관계 및 패턴, 규칙을 분석하여 고품질의 정보를 도출하는 것이다. 이 과목에서는 딥러닝의 기본 개념과 필요한 기술을 익히고, 딥러닝 기반의 텍스트 데이터 분석을 위한 다양한 방법을 학습한다. 분석 목표 및 계획에 따라 필요한 정형-비정형 데이터 모델을 기획하고, 필요한 분석기법과 기술을 적용하여 의미있는 결과를 도출하는 수행 과정을 다룬다.

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4차산업 컴퓨팅 기술

인공지능, 빅데이터, IOT, 무인자동차, 스마트팩토리 등 4차산업 혁명의 핵심이 되는 다양한 기술에 대한 이해와 함께, 기술의 혁신이 사회를 어떻게 변화시키는 지에 대해서 전문가 특강과 토론을 통해 학습한다.

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클라우드 인프라 아키텍처

클라우드 컴퓨팅 환경에서의 인프라 구성과 관리를 위한 설계 원칙과 기술을 다룬다. 이 과목에서 학생들은 클라우드 환경에서의 가상화, 자동화, 스케일링, 리소스 관리, 보안 등 다양한 주제를 배운다. 또한, 다양한 클라우드 서비스 모델(IaaS, PaaS, SaaS) 및 배포 모델(공개 클라우드, 사설 클라우드, 하이브리드 클라우드)을 이해하며, 클라우드 인프라의 설계 및 구축에 필요한 기술과 도구를 활용하여 실습 프로젝트를 수행한다.

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개인정보보호

개인정보보호를 위한 국내외 제도 및 법규를 살펴보고, 개인정보보호 기본원칙과 개인정보를 수집, 이용, 제공하고 안전하게 관리할 수 있는 보호조치를 학습한다.

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