융복합 사고능력 함양과 시대요구에 부응하는 실무능력 강화를 위하여 학부(과) 및 교육기관이 운영하는 최소 단위(12학점)의 실무 집중형 학사제도
4차 산업혁명시대를 맞아, 하나의 전공이수를 통해 급변하는 직업 트렌드와 산업 수요를 따라잡기 어려운 현실에서, 학생들이 미래 사회의 능력있는 핵심 인재로 성장할 수 있도록 학생들의 복합적 역량 강화를 도모하고자 만들어진 학사제도 입니다.

• 이수자격: 1학기 이상 이수한 재학생
• 이수방법: 마이크로디그리 모집기간에 학생이 온라인으로 직접 신청

  * 신청방법 : 통합시스템 > 수업 > 학사 유연화 신청(트랙/디그리)

  * 마이크로디그리 모집 시기 : 1학기 및 2학기(상세 일정은 학기별로 상이)

이수신청서 및 이수포기서 다운로드

• 이수학점 : 마이크로디그리 전공 교육과정 18학점 중 12학점 취득
• 이수조건 : 마이크로디그리별 이수요건을 반드시 충족하여 이수

  (예) [빅데이터초급] 마이크로디그리의 경우, "빅데이터 개론", "자료구조" 교과목을 반드시 포함하여 12학점을 이수

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• 교육운영부서: 빅데이터 혁신융합대학 사업단
• 역량
  - 빅데이터에 대한 기본 개념을 이해하고 이를 활용하기 위한 통계학과 컴퓨터 과학에 대한 내용 학습
  - 이공계 뿐만 아니라 공학·인문·경제 사회 등 다양한 분야에서 적용가능한 빅데이터 학습 커리큘럼 제공
• 이수요건: 교과목 구성 중 "빅데이터 개론", "자료 구조" 를 포함하여 12학점 이수
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	교과목명	학점(이론/실습)	구분
  2-1	11024940	빅데이터개론*	3(3/0)	표준
  	11024941	프로그래밍기초	3(3/0)	표준
  	11024942	기초통계학	3(3/0)	표준
  2-2	11024943	자료구조*	3(3/0)	표준
  	11021623	빅데이터수학	3(3/0)	표준
  	11024944	인공지능입문	3(3/0)	표준

  * 필수교과목

• 졸업 후 진로
  - 빅데이터 / 인공지능(AI) 기반 의사결정을 요구하는 모든 분야
  - IT 기업(네이버, 카카오), 빅데이터 컨설팅 및 플랫폼 개발 업체, 대기업, 공공기관, 금융기관, 스타트업 등

• 교육운영부서: 빅데이터 혁신융합대학 사업단
• 역량: 빅데이터 처리·분석의 다양한 방법론에 대한 통합적 이해 제공
• 이수요건: 교과목 구성 중 "통계계산 및 최적화", "회귀분석"을 포함하여 12학점 이수
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	교과목명	학점(이론/실습)	구분
  3-1	11024946	데이터마이닝	3(3/0)	표준
  	11024945	데이터베이스	3(3/0)	표준
  3-2	11024948	딥러닝	3(3/0)	표준
  	11024949	데이터시각화	3(3/0)	표준
  	11024950	통계계산 및 최적화*	3(3/0)	표준
  4-2	11024953	회귀분석*	3(3/0)	표준

  * 필수교과목

• 졸업 후 진로
  - 빅데이터 / 인공지능(AI) 기반 의사결정을 요구하는 모든 분야
  - IT 기업(네이버, 카카오), 빅데이터 컨설팅 및 플랫폼 개발 업체, 대기업, 공공기관, 금융기관, 스타트업 등

• 교육운영부서: 빅데이터 혁신융합대학 사업단
• 역량: 딥러닝을 중심으로 빅데이터 분석 기술을 융합 할 수 있는 능력 배양 (데이터 수집, 저장, 분석을 토대로 인공지능의 핵심 알고리즘 구현 방법 학습)
• 이수요건: 교과목 구성 중 "딥러닝", "기계학습"을 포함하여 12학점 이수
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	교과목명	학점(이론/실습)	구분
  2-2	11010329	기계학습*	3(3/0)	표준
  3-1	11024976	빅데이터윤리	3(3/0)	표준
  3-2	11024950	통계계산 및 최적화	3(3/0)	표준
  	11024948	딥러닝*	3(3/0)	표준
  4-1	11024951	빅데이터 종합설계	3(3/0)	표준
  4-2	11024953	회귀분석	3(3/3)	표준

  * 필수교과목

• 졸업 후 진로
  - 빅데이터 / 인공지능(AI) 기반 의사결정을 요구하는 모든 분야
  - IT 기업(네이버, 카카오), 빅데이터 컨설팅 및 플랫폼 개발 업체, 대기업, 공공기관, 금융기관, 스타트업 등

• 교육운영부서: 산업시스템공학부
• 역량: 국내 스마트 공장 운영 및 제조업 고도화를 위한 빅데이터 분석 융합 과정 제공
• 이수요건: 교과목 구성 중 "스마트팩토리"를 포함하여 12학점 이수
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	교과목명	학점(이론/실습)	구분
  2-1	11024941	프로그래밍기초	3(3/0)	표준
  2-2	11024944	인공지능입문	3(3/0)	표준
  	11025770	첨단제조/제조공정이해	3(3/0)	연계
  3-1	11003217	데이터베이스처리	3(3/0)	연계
  	11024946	데이터마이닝	3(3/0)	표준
  	11025771	스마트팩토리*	3(3/0)	연계

  * 필수교과목

• 졸업 후 진로: 기계, 자동차, 조선, 항공 등 제조업 분야 (KAI, 삼성, LG, 포항제철 등)

• 교육운영부서: 산업시스템공학부
• 역량: 국내 제조업 고도화를 위한 품질 관련 빅데이터 분석 능력 함양
• 이수요건: 교과목 구성 중 "품질빅데이터이해"를 포함하여 12학점 이수
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	교과목명	학점(이론/실습)	구분
  2-2	11024944	인공지능입문	3(3/0)	표준
  3-1	11010329	기계학습	3(3/0)	표준
  3-2	11023254	제품빅데이터이해	3(3/0)	연계
  	11023255	품질빅데이터이해*	3(3/0)	연계
  4-1	11003224	전사적자원관리	3(3/0)	연계
  4-2	11024953	회귀분석	3(3/0)	표준

  * 필수교과목

• 졸업 후 진로: 대기업 제조업(삼성, LG 등), 공공기관 및 연구소, 제품 개발자, 품질관련 데이터분석 전문가 등

• 교육운영부서: 정보통계학과
• 역량: 데이터 처리 및 분석을 통해 고부가가치를 창출하고 궁극적으로 산업 경쟁력 강화 방안 수립이 가능한 4차 산업 맞춤형 인재 양성 도모
• 이수요건
  - 교과목 구성 중 표준 교과목 1개, 연계융합교과목 1개를 포함하여 12학점 이수
  - 필수 교과목 없음
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	교과목명	학점(이론/실습)	구분
  1-2	11010346	통계수학	3(3/0)	연계
  2-2	11010323	빅데이터분석	3(3/0)	연계
  	11010329	기계학습	3(3/0)	표준
  	11010421	수리통계학	3(3/0)	연계
  3-1	11010414	통계데이터베이스	3(3/0)	연계
  	11024976	빅데이터윤리	3(3/0)	표준

• 졸업 후 진로: 데이터 분석 준 전문가(ADsP), 데이터 분석 전문가 (ADP), 빅데이터분석 기사 등

• 교육운영부서: 경영정보학과
• 역량: 비즈니스 분야에서 다양한 데이터를 수집, 분석, 관리하여 경영 의사결정과 생산성 향상, 마케팅, 서비스 개발, 비즈니스 모델 창출 및 전략 등에 대한 활용방안 탐구
• 이수요건
  - 교과목 구성 중 표준 교과목 1개, 연계융합교과목 1개를 포함하여 12학점 이수
  - 필수 교과목 없음
  - 전체 평점 평균 3.0 이상
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	교과목명	학점(이론/실습)	구분
  2-1	11024940	빅데이터개론	3(3/0)	표준
  2-2	11002179	경영의사결정	3(2/1)	연계
  3-1	11002175	빅데이터분석	3(1/2)	연계
  	11024946	데이터마이닝	3(3/0)	표준
  3-2	11025740	AI경제와전략	3(3/0)	연계
  4-1	11002178	사회연결망분석	3(3/0)	연계

• 졸업 후 진로: 빅데이터 분석가, 정보기술전문가, 빅데이터 엔지니어 등

• 교육운영부서: 수학물리학부 수학전공
• 역량: 금융데이터 분석 및 활용 역량 강화
• 이수요건
  - 교과목 구성 중 표준 교과목 1개, 연계융합교과목 1개를 포함하여 12학점 이수
  - 필수 교과목 없음
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	교과목명	학점(이론/실습)	구분
  2-1	11024940	빅데이터개론	3(3/0)	표준
  	11021622	기초통계학	3(3/0)	연계
  2-2	11021623	빅데이터수학	3(3/0)	표준
  3-1	11010046	금융수학	3(3/0)	연계
  3-2	11021624	금융데이터분석	3(3/0)	연계
  	11010048	확률및통계	3(3/0)	연계

• 졸업 후 진로: 금융데이터 분석 전문가, 자산 관리사, 금융 상품 개발자 등

• 교육운영부서: 수학물리학부 물리전공
• 역량: 통계 및 네트워크 이론 기반 사회 데이터 분석 인력 양성
• 이수요건
  - 교과목 구성 중 표준 교과목 1개, 연계융합교과목 1개를 포함하여 12학점 이수
  - 필수 교과목 없음
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	교과목명	학점(이론/실습)	구분
  2-1	11021608	알고리즘	3(3/0)	표준, 연계
  2-2	11021609	네트워크과학	3(3/0)	연계
  3-1	11021611	통계물리1	3(3/0)	연계
  3-2	11021614	통계학습	3(3/0)	연계
  4-1	11023504	물리와데이터PBL	3(0/4)	연계
  4-2	11021620	사회물리학	3(3/0)	연계

• 졸업 후 진로: 사회 연결망 기반 데이터 서비스 산업 (통신, 전력, 도로, 교통, 유통, 소비 등)

• 교육운영부서: 수학물리학부 물리전공
• 역량: 양자정보 관련 물리학적 지식과 전산통계 활용 능력 강화
• 이수요건
  - 교과목 구성 중 표준 교과목 1개, 연계융합교과목 1개를 포함하여 12학점 이수
  - 필수 교과목 없음
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	명칭	학점(이론/실습)	구분
  2-1	11021608	알고리즘	3(3/0)	표준, 연계
  2-2	11025734	수리물리2및연습	4(4/0)	연계
  3-2	11010239	양자역학2	3(3/0)	연계
  	11021614	통계학습	3(3/0)	연계
  4-1	11021615	양자정보	3(3/0)	표준, 연계

• 졸업 후 진로: 양자기술 기반 첨단 산업(통신, 전산, 물질 등)

• 교육운영부서: 스마트유통물류학과
• 역량: 빅데이터 비즈니스 애널리틱스 기법을 활용한 유통 물류 전문가 양성
• 이수요건
  - 교과목 구성 중 표준 교과목 1개, 연계융합교과목 1개를 포함하여 12학점 이수
  - 필수 교과목 없음
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	명칭	학점(이론/실습)	구분
  2-1	11024940	빅데이터개론	3(3/0)	표준
  	11024942	기초통계학	3(3/0)	표준
  	11021797	스마트물류관리	3(2/2)	연계
  3-2	11023230	데이터마이닝	3(2/2)	연계
  4-2	11023232	고객관리	3(3/0)	연계
  	11023233	빅데이터와 유통물류시스템	3(2/2)	연계

• 졸업 후 진로: 빅데이터를 활용한 유통 물류 산업(아마존, 삼성 등), 마케팅

• 교육운영부서: 심리학과
• 역량: 사이코메트릭스 (심리측정학) 분야에 믹데이터를 활용하기 위한 올바른 데이터마인드 습득
• 이수요건
  - 교과목 구성 중 표준 교과목 1개, 연계융합교과목 2개를 포함하여 12학점 이수
  - 이수 교과목들의 평균 학점 3.0 이상
  - 필수 교과목 없음
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	명칭	학점(이론/실습)	구분
  2-1	11021563	심리데이터분석	3(2/1)	연계
  	11024940	빅데이터개론	3(3/0)	표준
  	11024941	프로그래밍기초	3(3/0)	표준
  3-1	11024946	데이터마이닝	3(3/0)	표준
  	11014762	실험설계-캡스톤디자인	3(2/1)	연계
  3-2	11025614	심리검사	3(2/1)	연계

• 졸업 후 진로: 심리학을 포함한 사회과학 분야와 교육, 의학 등 널리 통용 가능하며, 데이터 기반 분석을 요구하는 다양한 분야로 진출 가능

• 교육운영부서: 원예과학부
• 역량: 농업 현장의 다양한 데이터를 효율적으로 처리·분석 할 수 있는 역량을 갖춘 빅데이터 전문 인재 양성
• 이수요건
  - 교과목 구성 중 표준 교과목 2개, 연계융합교과목 1개를 포함하여 12학점 이수
  - 필수 교과목 없음
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	명칭	학점(이론/실습)	구분
  2-1	11024940	빅데이터개론	3(3/0)	표준
  	11024941	프로그래밍기초	3(3/0)	표준
  	11000890	시설원예학및실습	3(2/2)	연계
  2-2	11024944	인공지능입문	3(3/0)	표준
  3-1	11023570	원예분자육종PBL	3(3/0)	연계
  	11023571	원예분자육종실험	3(0/3)	연계

• 졸업 후 진로: 스마트팜(표현체/환경 빅데이터 분석) 및 종자회사(디지털육종부서파트), 생명정보분석회사 등 빅데이터/인공지능(AI) 기반 분석업무를 요구하는 모든 농업 기업

• 교육운영부서: 토목공학과
• 역량: 모니터링 데이터 축적 및 분석과 같은 유지관리 업무와 관련한 빅데이터 기술과 실행 역량 향상
• 이수요건
  - 교과목 구성 중 표준교과목 6학점, 연계융합교과목 6학점 이상 포함하여 12학점 이수
  - 필수교과목 없음
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	명칭	학점(이론/실습)	구분
  2-1	11024942	기초통계학	3(3/0)	표준
  3-1	11024946	데이터마이닝	3(3/0)	표준
  	11002819	구조역학1	3(3/0)	연계
  3-2	11002820	구조역학2	3(3/0)	연계
  4-1	11002842	PS 콘크리트공학	3(3/0)	연계
  4-2	11024953	회귀분석	3(3/0)	표준

• 졸업 후 진로:
  - 교육부의 2026년까지 신기술 분야 인재 10만명 양성 목표에 따라 빅데이터분야 인재를 양성하여 진로 선택 및 취업 시 활용
  - 토목 구조물에 대한 유지관리분야가 취업시장에서 블루오션으로 떠오르고 있음.
  - 본 마이크로디그리의 운영으로 학생들의 취업률 향상에 기여할 것으로 기대됨

• 교육운영부서: 사회학과
• 역량: 기하급수적으로 증가하는 데이터의 홍수 속에서 사회현상 관련 데이터의 신호와 소음을 구분할 줄 아는 역량을 가진 사회분석 인재 양성
• 이수요건
  - 교과목 구성 중 표준 교과목 최소 1개, 연계융합교과목 최소 2개를 포함하여 12학점 이수
  - 필수 교과목 없음
  *학년과 학기별 순서대로 이수 권장
• 교과목 구성

  학년-학기	학수번호	명칭	학점(이론/실습)	구분
  1-2	11014833	사회학의쟁점	3(3/0)	연계
  2-1	11014845	사회조사방법론	3(3/0)	연계
  	11024940	빅데이터개론	3(3/0)	표준
  2-2	11014825	사회조사실습	3(0/3)	연계
  3-1	11024976	빅데이터윤리	3(3/0)	표준
  4-2	11024953	회귀분석	3(3/0)	표준

• 졸업 후 진로
  - 지역별 연구원(경남연구원, 경상남도여성가족재단 등) 또는 사회영역별 연구원(한국농촌경제연구원, 지방통계청, 한국노동연구원 등) 또는 공공기관이나 공기업 취업에서 데이터 활용능력이 인센티브로 작용할 수 있음
  - 교육부의 2026년까지 신기술 분야 인재 10만명 양성 목표에 따라 빅데이터 분야 인재를 양성하여 진로 선택과 취업 시 활용 예정