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빅데이터AI학과

빅데이터AI학과

  • Department of Big Data AI

    빅데이터 분석 및 비즈니스 혁신 역량을 갖춘 융합형 전문가 양성

전공분야와 연구분야

전공 : 빅데이터 AI
연구분야
연구분야 주요내용
데이터마이닝 데이터마이닝 모델링 및 고객관계관리
기계학습 이미지, 음성 인식을 위한 기계학습방법론
빅데이터처리 빅데이터처리 방법론
스마트 생산 AI기반 제조산업 및 CPS시스템 분석/설계
과학적 의사결정 비즈니스 문제의 분석/모델링 및 최적화

교육목표

  • 데이터(data)로부터 컴퓨터를 활용하여 정보(information)와 지식 (knowledge)을 창출할 수 있는 창의성과 전문성을 갖춘 정보분석 고급인력 양성
  • 기업환경 및 산업체 현장에서 빅데이터 분석과 AI 활용에 기반한 과학적 의사결정이 가능한 창의융합형 인재양성

교과과정

구분 세부구분 학위과정 교과목명 학점 시수 교과목설명
공통 필수 공통 국문 논문작성법 3 3  
영문 Method of Thesis Writing
전공 필수 석사 국문 데이터마이닝 3 3 데이터마이닝의 모델링 기법인 로지스틱회귀모형, 의사결정나무모형, 신경망모형, 연관성법칙, 고객세분화방법과 모형의 평가 방법에 대해 학습함
영문 Data-mining
전공 필수 석사 국문 데이터 과학을 위한 프로그래밍 언어 3 3 파이썬 프로그램에 대해서 학습하고, 데이터분석에서 사용할 수 있는 기능들을 중심으로 실습함. 특히, 텍스트 마이닝을 중심으로 웹 크롤러를 생성하는 방법 등을 학습
영문 Programming for Data Science
전공 필수 박사 국문 선형모형특수연구 3 3 선형모형 관련 최신 이론에 대해 학습
영문 Special Lectures for Linear Models
전공 필수 박사 국문 공급사슬경제학 3 3 공급사슬의 주체들 간의 통합, 조정 및 협력을 통해 공급사슬 총이익을 개선하기 위한 다양한 계량기법 및 분석방법들을 학습
영문 Supply Chain Economics
전공 선택 공통 국문 빅데이터 처리 3 3 데이터베이스, 분산 처리 등 빅데이터처리를 위한 방법론을 학습함
영문 Computation of Big Data
전공 선택 공통 국문 기계학습 Ⅰ 3 3 다층퍼셉트론, 컨볼루션 신경망 등 음성 및 이미지 인식을 위한 기계학습 방법론을 학습함
영문 Machine Learning Ⅰ
전공 선택 공통 국문 기계학습 Ⅱ 3 3 순환신경망 및 강화학습 등의 기계학습 방법론을 학습함
영문 Machine Learning Ⅱ
전공 필수 공통 국문 다변량 통계방법론 3 3 관측개체로부터 다변량적 측정이 된 다변량 데이터를 분석하는 방법을 학습함.
영문 Multivariate Data analysis
전공 선택 공통 국문 선형모형 방법론 3 3 회귀모형, 계량경제모형 등 다양한 선형모형에 대한 이론을 학습하고, 이를 직접 구현함
영문 Methods for Linear Models
전공 선택 공통 국문 범주형자료분석 3 3 범주형 자료를 분석하기 위한 일반화선형모형에 대해 학습함
영문 Categorical Data Analysis
전공 선택 공통 국문 조사방법론 3 3 Sampling Theory에 대해 학습
영문 Statistical Survey Methods
전공 선택 공통 국문 생존분석 3 3 생존분석의 기본 개념 및 다양한 분석 방법론에 대해 학습함
영문 Survival analysis
전공 선택 공통 국문 시계열분석 3 3 시계열 분석 방법인 ARIMA, VARMA, VARMAX 방법론 등 단변량 및 다변량 시계열 방법론에 대해 학습
영문 Time Series Analysis
전공 선택 공통 국문 빅데이터분석상담 Ⅰ 3 3 의학 및 임상 빅데이터에 대한 컨설팅 방법을 익히고 실제 데이터를 의뢰받아 이를 상담해주고 분석함
영문 Big Data analysis Consulting Ⅰ
전공 선택 공통 국문 빅데이터분석상담 Ⅱ 3 3 경제 및 금융 빅데이터에 대한 컨설팅 방법을 익히고 실제 데이터를 의뢰받아 이를 상담해주고 분석함
영문 Big Data analysis Consulting Ⅱ
전공 선택 공통 국문 논문세미나 Ⅰ 3 3 머신러닝 및 딥러닝 분야의 최신 이론에 대한 세미나를 통해 통계적 방법론을 학습하고 논문 주제에 대해 탐색
영문 Seminar for Speical Issues Ⅰ
전공 선택 공통 국문 논문세미나 Ⅱ 3 3 빅데이터 처리방법에 대한 최신 이론에 대한 세미나를 통해 통계적 방법론을 학습하고 논문 주제에 대해 탐색
영문 Seminar for Speical Issues Ⅱ
전공 선택 공통 국문 빅데이터특강 Ⅰ 3 3 잠재변수 모형 등 빅데이터 분석 방법론에 대한 주요 토픽에 대해 학습함
영문 Topics of Big Data methodology Ⅰ
전공 선택 공통 국문 빅데이터특강 Ⅱ 3 3 결측대체방법 등 빅데이터 분석 방법론에 대한 주요 토픽에 대해 학습함
영문 Topics of Big Data methodology Ⅱ
전공 선택 공통 국문 기업데이터분석 3 3 제조, 유통, 마케팅 등 기업 데이터에 대한 분석방법을 익히고 실제 데이터를 의뢰받아 이를 상담해주고 분석함
영문 Analysis of Industrial Data
전공 선택 공통 국문 비즈니스 분석 및 최적화 3 3 비즈니스 현장에서 발생할 수 있는 문제에 대해 모형화하고 이에 대한 분석을 통해 그 결과를 해석하는 과정을 체계적으로 수행하고 연구함
영문 Business Analytics and Optimization
전공 선택 공통 국문 기술전략경영 3 3 기업의 성공 및 생존에 영향을 주는 경영 의사결정 및 대응에 관련된 전략과 경쟁 분석의 개념 및 Tool, 원칙을 학습함.
영문 Strategic Managment of Technology
전공 선택 공통 국문 가상-물리제조시스템 3 3 생산, 재고, 작업인원, 품질, 재료의 구매 및 수송 등의 생산 활동을 효과적으로 계획, 조직수행 및 통제하는 체계와 공정에 관한 원리를 연구
영문 Cyber-Physical Production System
전공 선택 공통 국문 인공지능기반 제조산업의 이해 3 3 AI도입으로 인하여 예상되는 여러 산업분야의 제조시스템의 구성과 기초개념에 대해 학습하고 제조시스템에서 발생하는 다양한 제반 관리문제 및 해결책 학습
영문 Understanding of Manufacturing Industry Based on AI
전공 선택 공통 국문 휴먼인터랙션 3 3 인간의 제반 특성을 고려한 기계 및 시스템의 설계 지침, 인간공학적인 요소 및 기법, 제품 개발에 대한 인간공학적인 지식을 학습
영문 HCI/HMI

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