▏데이터사이언스대학원 교과목

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