빅데이터분석 마이크로디그리
(Big Data Analysis Micro Degree)
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주관학과(부)
경영학부 최소 이수학점
12학점이수 대상
전 재학생교육목표
R과 파이썬의 문법과 사용 방식을 이해하고, 이를 통해 주어진 데이터를 해석하고 인사이트를 도출하는 능력을 배양교육과정
1) 교육과정 표
2) 교과목개요
학년 | 학기 | 교과목번호 | 교과목명 | 학점 | 시수 | 개설학과 | |
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이론 | 실습 | ||||||
1/2 | 2 | AEB21022 | 프로그래밍과 데이터분석 |
3 | 2 | 2 | 경영학부 |
2/4 | 1 | AEB35005 | 데이터수집 및 시각화 | 3 | 2 | 2 | 경영학부 |
3 | 1 | AEB43017 | 빅데이터분석 | 3 | 2 | 2 | 경영학부 |
3 | 2 | ASF32001 | 빅데이터분석실무 | 3 | 2 | 2 | 스마트팩토리 융합전공 |
계 | 12 | 8 | 8 |
2) 교과목개요
교과목명 | 교과목개요 |
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프로그래밍과 데이터분석 | 파이썬을 활용하여 프로그래밍의 기초 개념을 학습한다. 파이썬의 자료형, 연산자, 조건문, 반복문, 함수, 클래스를 활용할 수 있으며 파이썬 스타일 코드, 모듈 및 패키지, 예외처리를 이해할 수 있다. |
데이터수집 및 시각화 | 웹상에 존재하는 데이터를 어렵지 않게 수집하고, 수집한 데이터를 시각화할 수 있는 능력을 배양할 수 있다. |
빅데이터분석 | 비즈니스 데이터의 분석기법을 실습을 통해 학습하는 것을 목표로 한다. 구체적으로는 텍스트분석 등의 비정형 데이터 분석기법과 군집분석, 연결망분석 등의 무감독 학습기법에 대한 비즈니스 응용방안과 활용사례를 학습한다. |
빅데이터분석실무 | 실제 산업현장의 데이터분석 문제를 이해하고 해결하기 위한 과목으로 R, Orange, Minitab 등 데이터분석 소프트웨어 활용을 통해 분석 문제를 해결하고 서비스 구축의 기초지식을 학습한다. |
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기대효과 및 진출 분야
마이크로디그리를 통해 습득한 프로그래밍 및 데이터분석 능력을 본 전공에서 활용 가능
최근에는 거의 모든 산업군에서 데이터분석 능력이 중요해지고있어 학생은 경쟁력을 갖출 수 있으며 새로운 기회를 창출할 수 있음
- 특정 산업의 데이터 분석 관련 직무
- 빅데이터 및 데이터 사이언스 관련 스타트업
- 민간 산업계(제조, 물류, 서비스, 유통, 통신 등), 공공기관 및 비영리 기관 등