SEOUL NATIONAL UNIVERSITY
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1. 공통 교과목

- 데이터사이언스 실무능력을 위한 분야로 다양한 전문가들로부터의 현장경험과 학계의 최신 이론들을 습득할 수 있는 과목

강의코드 교과목명
M3239.000600 데이터기반 혁신과 창업
M3239.001000 데이터사이언스 캡스톤 프로젝트
M3239.002300 데이터사이언스 특강 (2020-2학기: 강화학습)
M3239.003300 데이터사이언스 세미나
M3239.003900 데이터사이언스 실무응용

 

2. 계산 교과목

- 데이터사이언스의 핵심이 되는 컴퓨팅 능력을 배양하기 위해 인공지능, 빅데이터 등의 최신이론과 분석 방법론 과목

강의코드 교과목명
M3224.000100 시각적 이해를 위한 기계학습
M3239.000100 빅데이터 및 지식 관리 시스템
M3239.000200 데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝
M3239.000300 데이터사이언스를 위한 소프트웨어 플랫폼
M3239.001100 텍스트 및 자연어 빅데이터 분석 방법론
M3239.002400 앰비언트 인공지능 플랫폼 및 실습
M3239.002500 분산 기계학습 시스템
M3239.003800 확장형 고성능 컴퓨팅

 

3. 분석 교과목

- 데이터사이언스 전문가가 지녀야할 분석능력을 함양하기 위한 시각화, 통계분석, 학습이론 등의 과목

강의코드 교과목명
M3239.002600 데이터사이언스를 위한 학습이론
M3239.003100 데이터분석과 시각화
M3239.003500 데이터사이언스를 위한 고급통계분석

 

4. 응용 교과목

- 데이터사이언스 전문가가 갖춰야할 도메인 응용 능력을 함양하는 과목으로, 학제간 교류를 통해 지속적으로 추가 예정

강의코드 교과목명
M3239.003400 유전체 데이터 분석 방법

 

5. 기초 교과목 (optional)

- 데이터사이언스 전문가로서 기반이 되는 기초역량을 함양하는 과정

(1) 기초 지식이 없는 학생들을 위한 선택적 과정이며, 정규학기 외에도 관련 내용을 속성으로 제공

(2) 데이터사이언스 대학원 진학의사가 있는 학부생들의 선수강 권장

강의코드 교과목명
M3239.002800 데이터사이언스를 위한 확률과 통계
M3239.003000 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅

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