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데이터사이언스란?

  • 데이터사이언스는 딥러닝, 기계 학습, 관계 및 논리적 분석, 인공지능, 통계적 분석 등 대용량 데이터로부터 통찰력과 지식을 얻고 추리하기 위한 과학적 방법론과, 풀려고 하는 문제 영역의 지식을 바탕으로 다양한 형식의 방대한 원천 데이터의 획득, 정제, 모델링, 통합 관리, 복합 분석, 기계 학습, 시각화 등 일련의 과정을 통해 인간과 사회에 유용한 디지털 솔루션을 만들어 적용하고 지속적으로 개선하는 공학적 측면을 포괄하는 새로운 학문이다.

  • 데이터사이언스의 원천동력은 텍스트, 동영상 등 다양한 형식의 빅데이터의 획득과 저장, 복합 처리를 실시간으로 가능하게 하는 대규모 병렬 분산 클라우드 컴퓨팅, 이때문에 실험적으로 개발되고 있는 기계학습, 인공지능 등 혁신적 알고리듬위를 바탕으로 리테일, 금융, 제조, 의료 등 각 문제 영역에서 디지털 솔루션을 빠르게 만들어 현장에 적용할 수 있게 하는 플랫폼 기술비즈니스 모델이다.

  • 데이터사이언스 프로젝트의 산출물은 데이터, 코드, 시각화 결과, 추천, 디지털 서비스 등이며 이들은 살아 있는 생물과 같다. 즉, 프로젝트 시작 시점의 문제 범위를 넘어 실세계와 상호 작용하며 지속적으로 발전하게 된다.

데이터사이언스와 인공지능

  • 데이터사이언스는 인공지능, 기계학습, 딥러닝은 물론 다음과 같은 데이터의 전 주기에 관련된 주제를 모두 포괄한다: 데이터베이스 및 지식 관리, 네트워크 모델링 및 분석, 병렬 분산 컴퓨팅 플랫폼 기술, 논리적 추론 및 언어적 분석, 인간과 인공지능 상호작용, 공학/과학/의학/사회학/경영학 등 특정 영역 방법론, 데이터 기반 파괴적 창업과 혁신

데이터사이언스 "대학원"의 필요성

  • 서울대학교는 빅데이터연구원을 설립한 2014년부터 4차산업혁명 시대에 맞는 새로운 교육 체계의 필요성을 인식하고 우리 나라와 서울대학교 교육 체계의 장점과 한계를 감안하여 데이터사이언스 교육을 이끌 대학원 설립을 추진하여 정부로부터 새로운 대학원 설립을 위한 전임 교수 정원 등 예산을 지원 받고 2019년 9월 교육부의 인가를 받게 되었다.

  • 2018년 10월 발간된 미국 과학, 공학, 의학 한림원의 대학 데이터사이언스 교육에 대한 연합 보고서는 기존의 파편화된 대학 학과(수학, 통계학, 컴퓨터공학, 전기정보공학 등)으로는 모든 학문과 산업을 아우르는 데이터사이언스 인재의 육성이 어렵다고 지적하고 범대학 차원의 데이터사이언스 학사 단위의 필요성과 교과 과정, 교수 요원 육성이 필요하다는 가이드라인을 제시하였다. 또한, 데이터사이언스는 모든 분야의 학부생들에게도 가르치도록 권고하였다. The National Academies of Sciences, Engineering, Medicine: Data Science for Undergraduates - Opportunities and Options (2018)

  • 서울대학교 데이터사이언스 대학원은 미국의 선도 대학(UC Berkeley, Stanford 등)과 어깨를 맞대며 우리나라와 아시아의 여건에 맞는 데이터사이언스 교육 연구를 선도하기 위해 설립되었다.

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