교육과정
학사 안내
전공소개
4차 산업혁명으로 ‘일자리 감소’(위기)와 ‘신직업 창출(기회)’이 공존하는 시대적 변화를 수용할 수 있는 교육과정에 대한 요구가 증대하고 있습니다. 빅데이터 분야 역시 공학·인문·경제·사회분야 전반에 걸친 데이터의 종합적인 이해와 처리 그리고 분석 능력 등을 고루 갖춘 전문 인력을 요구하고 있습니다.
빅데이터 수집, 분석 및 시각화와 관련된 특화된 교육과정 운영과 글로벌 빅데이터 기업 교육을 포함하는 빅데이터 융합전공을 통해 이러한 시대적 수요를 충족하고 나아가 국가 및 지역 경쟁력 양성에 이바지할 수 있는 데이터 기술 전문가를 육성하고자 합니다.
신청자격
- 2개 학기 이상을 이수한 자
융합전공 졸업 소요학점(2022학년도 기준)
- 융합 복수전공 : 36학점 *전공 중복 인정 학점 : 12학점
- 융합 부 전공: 21학점 *전공 중복 인정 학점 : 9학점
이수원칙 및 졸업요건
- 주전공에 필요한 모든 과목을 이수하고, 융합전공 졸업 소요학점을 충족한 자
- 융합전공 실기 발표를 통과한 자
- 졸업요건은 향후 변경 및 추가될 수 있음
학위 수여에 관한 사항
- 융합전공 졸업 소요학점과 그 외 졸업요건 모두 충족 시 데이터사이언스학 융합학사 수여
- 학위수여 절자 : 주전공 복수 전공 졸업 및 이수 요건 모두 충족 시 수여되며 원소속 대학의 학위 수여 절차에 따름
교과과정 운영
- 수업방법 : 아래의 수업방법 중 교과 담당 교수의 재량으로 진행
① 실시간 비대면 강의
② 대면 강의
③ 동영상 콘텐츠 활용 원격강의
④ 현장 실습 - 수강방법 : 경상국립대학교 학습관리시스템(LMS)을 이용하여 수강
- 시험 및 평가 : 2022학년도 학사기준에 따라 운영 및 별도 안내 예정
교과과정
| 학년/학기 | 교과목명 | 학점 | |
|---|---|---|---|
| 2 | 1 | 빅데이터 개론 | 3 |
| 프로그래밍 기초 | 3 | ||
| 기초통계학 | 3 | ||
| 경영과 정보기술 | 3 | ||
| 일반통계학 | 3 | ||
| 2 | 자료구조 | 3 | |
| 인공지능입문 | 3 | ||
| 빅데이터수학 | 3 | ||
| 알고리즘 | 3 | ||
| 산업정보시스템 | 3 | ||
| 네트워크분석 | 3 | ||
| 이산수학 | 3 | ||
| 기게학습 | 3 | ||
| 학년/학기 | 교과목명 | 학점 | |
|---|---|---|---|
| 3 | 1 | 빅데이터 윤리 | 3 |
| 데이터베이스 | 3 | ||
| 데이터마이닝 | 3 | ||
| 웹크롤러개발 | 3 | ||
| 2 | 텍스트마이닝 | 3 | |
| 데이터시각화 | 3 | ||
| 딥러닝 | 3 | ||
| 통계계산 및 최적화 | 3 | ||
| 지능정보시스템 | 3 | ||
| 긍융데이터분석 | 3 | ||
| 의사결정지원시스템 | 3 | ||
| 시스템분석 및 설계 | 3 | ||
| 4 | 1 | 빅데이터종합설게 | 3 |
| 서버프로그래밍 | 3 | ||
| 회귀분석 | 3 | ||
| 빅데이터 시각화 | 3 | ||
| 양자정보 | 3 | ||
| 2 | 빅데이터스토리지시스템 | 3 | |
| 소셜미디어 애널리틱스 | 3 | ||
전공인정 교과목
| 교과목명 | 학과(부) | 학점 |
|---|---|---|
| 산업통계1 | 산업시스템공학부 | 3 |
| 통계학습 | 물리학과 | 3 |
| 테이터마이닝 | 정보통계학과 | 3 |
| 통계데이터베이스 | 정보통계학과 | 3 |
| 데이터베이스처리 | 산업시스템공학부 | 3 |
| 네트워크과학 | 물리학과 | 3 |
| 컴퓨터프로그래밍 기초 PBL | 항고우주및소프트웨어공학부 | 2 |
| 컴퓨너프로그래밍 기초 실습 PBL | 항고우주및소프트웨어공학부 | 1 |
| 객체지향프로그래밍 | 항고우주및소프트웨어공학부 | 2 |
| 객체지향프로그래밍 실습 | 항고우주및소프트웨어공학부 | 1 |
| 데이터베이스 | 항고우주및소프트웨어공학부 | 3 |
| 소프트웨어개발론PBL | 항고우주및소프트웨어공학부 | 3 |
| e-비즈니스 | 스마트유통물류학과 | 3 |
| 인터넷마케팅 | 스마트유통물류학과 | 3 |