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

• 수혜대상 : 빅데이터 융합전공 이수자 및 이수예정자
  빅데이터 마이크로디그리 이수자 및 이수예정자
• 신청조건 : 전공 평균 학점 혹은 마이크로디그리 이수 교과목의 평균 점수가 평균 80점(100점 만점)인 자
• 수혜범위 : 수혜 대상자의 50%(최대 50명)
• 혜택 : 상위 20%(200만원), 80%(100만원)

• 지원대상 : 빅데이터 융합전공 및 마이크로디그리 이수자 또는 이수예정자
• 신청조건 : 빅데이터 자격증 취득자
• 자격증 목록

  자격증명	주관기관	장학금(원)
  데이터분석 전문가(ADP)	한국데이터산업진흥원	200,000
  데이터분석 준전문가(ADsP)	한국데이터산업진흥원	200,000
  데이터 아키텍처 전문가(DAP)	한국데이터산업진흥원	100,000
  데이터 아키텍처 준전문가(DAsP)	한국데이터산업진흥원	100,000
  SQL 개발자(SQLD)	한국데이터산업진흥원	100,000
  SQL 전문가(SQLP)	한국데이터산업진흥원	100,000
  정보처리기사	한국산업인력공단	100,000
  정보처리산업기사	한국산업인력공단	100,000
  빅데이터 분석 기사	한국데이터산업진흥원	200,000
  ERP 정보관리사	한국생산성본부	100,000
  사회조사분석사 2급	통계청	100,000
  MS 빅데이터 (DP-900)	Microsoft	200,000
  MS 인공지능 (AI-900)	Microsoft	100,000
  COS(Coding Specialist)	YBM	100,000
  COS Pro(Coding Specialist Professional)	YBM	100,000
  PCCE(Programmers Certified Coding Essential)	㈜그렙	100,000
  PCCP(Programmers Certified Coding Professional)	㈜그렙	100,000

  

• 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
  	11024949	데이터시각화	3(3/0)	표준
  3-2	11024948	딥러닝	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
  	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: 산업시스템공학부 산업공학전공/산업정보공학전공
• 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 산업공학전공/산업정보공학전공
• 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
  	11010329	기계학습	3(3/0)	표준
  3-1	11024953	회귀분석	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

  * 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	11021788	경영빅데이터분석개론	3(3/0)	표준
  2-2	11002179	경영의사결정	3(2/1)	연계
  3-1	11002175	빅데이터분석	3(1/2)	연계
  3-2	11025740	AI경제와전략	3(3/0)	연계
  	11002168	데이터마이닝	3(2/1)	표준
  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
  2-2	11021609	네트워크과학	3(3/0)	연계
  3-1	11021611	통계물리1	3(3/0)	연계
  3-2	11021614	통계학습	3(3/0)	표준
  4-1	11023504	물리와데이터PBL(종합설계)	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
  2-2	11025734	수리물리2및연습	4(4/0)	연계
  3-2	11010239	양자역학2	3(3/0)	연계
  	11021614	통계학습	3(3/0)	표준
  4-1	11021615	양자정보	3(3/0)	연계
  4-2	11021619	양자컴퓨팅이론	3(3/0)	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
  2-2	11023434	원예생명공학PBL	3(3/0)	연계
  	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