Academics

과목분류 2020/2021 학번

1. 기초

강의코드	교과목명	2020학번	2021학번	과목정보
M3239.004600	데이터사이언스 원론	기초	기초
M3239.005600	데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초 (변경 전: 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅)	기초	기초
M3239.005800	데이터사이언스를 위한 수학과 통계의 기초 (변경 전: 데이터사이언스를 위한 확률과 통계)	기초	기초

2. 석사 전공 필수

강의코드	교과목명	2020학번	2021학번	과목정보
M3239.005300	데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝 1	계산	계산
M3239.005000	데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝 2 (신설)	계산	계산
M3239.005700	빅데이터 및 지식 관리 시스템 1	계산	계산
M3239.005100	빅데이터 및 지식 관리 시스템 2	계산	계산
M3239.005500	데이터사이언스를 위한 컴퓨팅 1 (변경 전: 데이터사이언스를 위한 소프트웨어 플랫폼)	계산	계산
M3239.005400	데이터사이언스를 위한 컴퓨팅 2 (변경 전: 확장형 고성능 컴퓨팅)	계산	계산

3. 공통

강의코드	교과목명	2020학번	2021학번	과목정보
M3239.002300	데이터사이언스 특강	공통	공통
M3239.003300	데이터사이언스 세미나	공통	공통

4. 선택

강의코드	교과목명	2020학번	2021학번	과목정보
M3224.000100	시각적 이해를 위한 기계학습 (변경 전: 영상 빅데이터 분석 방법론)	계산	계산
M3239.000600	데이터 기반 혁신과 창업	공통	공통
M3239.001000	데이터사이언스 캡스톤 프로젝트	공통	공통
M3239.001100	텍스트 및 자연어 빅데이터 분석 방법론	계산	계산
M3239.002500	분산 기계학습 시스템	계산	계산
M3239.002600	데이터사이언스를 위한 학습이론	분석	수학 및 통계
M3239.002700	데이터사이언스 현장 실습	공통	공통
M3239.003100	데이터 분석과 시각화	분석	계산
M3239.003400	유전체 데이터 분석 방법	응용	응용
M3239.003500	데이터사이언스를 위한 고급 통계 분석	분석	수학 및 통계
M3239.003700	시공간 데이터 분석 및 처리	분석	계산
M3239.003900	데이터사이언스 실무응용	공통	공통
M3239.004000	자연어처리의 응용	응용	계산
M3239.004100	데이터사이언스와 강화학습	계산	계산
M3239.004200	AI의 윤리적 함의	공통	공통
M3239.004300	데이터사이언티스트를 위한 금융공학	응용	수학 및 통계
M3239.004400	데이터사이언스를 위한 중급수학	분석	수학 및 통계
M3239.004500	데이터사이언스를 위한 인과 추론	계산	계산
M3239.005200	머신러닝의 수리적 입문	분석	수학 및 통계
M3239.005900	앰비언트 인공지능 플랫폼 및 실습	계산	계산

5. 논문과목

강의코드	교과목명	2020학번	2021학번	과목정보
M3239.002000	대학원 논문연구	논문과목	논문과목