2022학년도 후기 졸업예정자 대상 「서울대학교 교과인증과정」이수 신청 안내

<2023. 6. 27. 교무처 교무과>

□ 신청 대상

〇 대상 교과인증과정

- 2023-1학기 시행 승인된 교과인증과정에 한하여 이수 신청 가능(붙임 1 참조)

- 학생 당 교과인증과정 2개까지 신청 가능

〇 대상 학생

- 2023학년도 1학기까지 교과인증과정 이수기준을 충족하고 2022학년도 후기 졸업(2023. 8월 졸업) 예정자에 한하여 신청 가능

※ 졸업 취소 시 교과인증과정 이수도 취소

□ 이수 신청 및 승인 방법

〇 이수 신청 및 승인 절차

구분		일정	주체	세부사항
교과인증과정 확인 신청서 제출 안내		~23. 7. 5.(수)	교과인증과정 운영기관 (이하“운영기관”)	·안내 시 이수기준, 중복교과목 관련 유의사항, 교과인증과정 확인 신청서 양식(붙임 2) 등 포함
교과인증과정 확인 신청서 제출*	① 소속기관	~23. 7. 26.(수)	학생 → 학생 소속 대학(원) (이하“소속기관”)	·(학생) 소속기관에 방문하여 신청서 확인 요청 ·(소속기관) 중복교과목 기준 충족 여부 확인 후 신청서에 서명/날인
	□		□
	② 운영기관		학생 → 운영기관	·(학생) 운영기관에 방문하여 신청서(소속기관 확인을 받은 신청서) 확인 및 제출 ·(운영기관) 이수기준, 서로 다른 교과인증과정 간 중복교과목 여부 확인하여 신청서에 서명/날인 후 취합
교과인증과정 이수자 명단 등 제출		~23. 7. 28.(금)	운영기관 → 교무과	·신청서 스캔본과 이수자 명단(붙임 3)을 교무과로 공문 제출
본부 승인		~23. 8. 11.(금)	학사과, 교무과, 운영기관	·(학사과) 승인대상자 졸업확정 여부 확인 ·(교무과) 운영기관에 승인 내역 공문 발송 ·(운영기관) 이수 신청자 대상 승인 결과 안내
증명서 내 이수내역 기재		~23. 8. 28.(월)	정보화본부	·2023. 8. 29.(화) 학위수여식 당일 오후부터 증명서 발급 가능

*신청서 1장에 소속기관 서명을 받고 이어서 운영기관 서명까지 받은 후 운영기관에 제출

※ 현재 교과인증과정 시스템 개발 중으로 2023학년도 전기 졸업예정자 대상 교과인증과정 신청 및 확인 절차는 서면 신청 및 확인으로 진행(2023-2학기부터 시스템 운영 예정)

※ 각종 증명서 발급 예시

졸업증명서(국문)	졸업증명서(영문)
학위수여증명서(국문, 대학원)	학위수여증명서(영문, 대학원)
성적증명서(국문)
성적증명서(영문)

[붙임 1]

2023학년도 1학기 시행 서울대학교 교과인증과정

□ 데이터사이언스대학원 과정(총 3개 과정)

번호	주관기관	교과인증과정 명칭		이수 대상	개설학기	이수기준학점	교과목		이수기준
		국문명	영문명				교과목번호	교과목명
1	데이터 사이언스대학원	데이터 사이언스 초급	Basic Data Science	대학원	2022-2	9	M3239.004600	데이터사이언스 원론	· 필수 2과목(*교과목), 선택 1과목을 포함하여 3과목 9학점 이상 이수 · 3과목 평점평균 3.0 이상
							M2480.001100	데이터사이언스의 원리와 응용
							M3239.005800	*데이터사이언스를 위한 수학과 통계의 기초
							M3239.005600	*데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초
2	데이터 사이언스대학원	데이터 사이언스 중급	Intermediate Data Science	대학원	2022-2	10	M3239.005300	데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝 1	· 4과목 10학점 이수 · 4과목 평점평균 3.0 이상 · 선수과목: 초급과정 과목 중 3과목 - 데이터사이언스 원론 또는 데이터사이언스의 원리와 응용 - 데이터사이언스를 위한 수학과 통계의 기초 - 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅의 기초
							M3239.005500	데이터사이언스를 위한 컴퓨팅 1
							M3239.005700	빅데이터 및 지식 관리 시스템 1
							M3239.003300	데이터사이언스 세미나
3	데이터 사이언스대학원	데이터 사이언스 고급	Advanced Data Science	대학원	2022-2	13	M3239.005000	데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝 2	· 5과목 13학점 이수 · 5과목 평점평균 3.0 이상 · 선수과목: 중급과정 중 3과목 - 데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝 1 - 데이터사이언스를 위한 컴퓨팅 1 - 빅데이터 및 지식 관리 시스템 1
							M3239.005400	데이터사이언스를 위한 컴퓨팅 2
							M3239.005100	빅데이터 및 지식 관리 시스템 2
							M3239.006700	데이터사이언스 프로젝트
							M3239.003300	데이터사이언스 세미나