전공 역량

세부 역량

정의 및 달성 기준

전공 지식

기초 지식

 기본적인 컴퓨터 프로그래밍 능력과 데이터 사이언스 개념을 이해하고 설명할 수 있다.

응용 능력

 기초 지식을 바탕으로 주어진 문제에 맞는 해결방법을 선택하고 해석할 수 있다.

심화 능력

 기초 지식과 응용 능력을 바탕으로 도메인 특화 영역에서 제기되는 문제를 데이터 분석 기법을 사용하여 해결할 수 있다.

소프트웨어 응용

자료 처리

 주어진 문제를 이해하고 관련 자료를 수집하고 분석 처리하여 문제해결을 위한 객관적이고 합리적인 해답을 찾을 수 있다.

자료 분석

 수집된 자료로부터 정보 추출을 위하여 적절한 분석방법을 적용하고 결과를 도출한다.

분석 결과 활용

 수집된 자료를 분석함으로써 얻은 결과를 바탕으로 타당한 의사결정을 내리고 이를 활용한다.

SW융합적 사고

 도메인 특화 데이터에 대해 소프트웨어 융합 관점에서 다양한 데이터 사이언스 기법을 사용하여 이를 분석하고 응용할 수 있다.

실무 능력

프로젝트 실무 능력

 도메인별 문제은행에 주어진 정제된 데이터와 오픈 소프트웨어를 활용하여 소규모 과제를 팀단위로 해결함으로써 데이터 사이언스에서 배운 이론을 실제 적용하여 결과를 도출하는 실무능력을 배양한다.

산업맞춤형 인턴쉽을 통한 산업체 경험

 데이터 분석 기술을 적용할 수 있는 현장실습으로서, 해당 기업과의 협약을 통해 인턴십(단기·장기 형태)을 수행함으로써 산업체 경험을 쌓는다.

목표 직종

이수 목표

편성 교과목

 데이터 엔지니어

 데이터 사이언티스트 

 공간 빅데이터 전문가 

 데이터 시각화 디자이너 

 전략 컨설턴트 

소프트웨어에 대한 기초/응용/심화 지식과 산업체 도메인별 지식을 바탕으로 데이터 분석 능력을 갖춘 인재 양성

프로그래밍기초, 데이터사이언스개론, 자료구조, 알고리즘, 데이터처리프로그래밍, 데이터시각화, 인공지능, 데이터베이스, SW융합캡스톤디자인, SW국내단기현장실습(4주), 기계학습, 데이터마이닝, SW국내단기현장실습(8주), 빅데이터분석및활용

목표 직종

이수 목표

편성 교과목

 국가 연구소 연구원

 행정기관, 통계청 등 관련 공공 분야 빅데이터 분석 공무원 

공공기관의 데이터 분석 전문가 및 대학, 연구소 등의 데이터 분석 전문가 양성

프로그래밍기초, 데이터사이언스개론, 자료구조, 알고리즘, 데이터처리프로그래밍, 데이터시각화, 인공지능, 데이터베이스, SW융합캡스톤디자인, SW국내단기현장실습(4주), 기계학습, 데이터마이닝, SW국내단기현장실습(8주), 빅데이터분석및활용

목표 직종

이수 목표

편성 교과목

 대학교수

 연구소 선임·책임연구원

소프트웨어와 데이터사이언스에 대한 기초·응용·심화 지식 습득, 데이터 분석을 위한 소프트웨어 활용 및 결과 해석 능력, 데이터 분석을 위한 자료수집·저장·처리·분석·해석 능력 함양

프로그래밍기초, 데이터사이언스개론, 자료구조, 알고리즘, 데이터처리프로그래밍, 데이터시각화, 인공지능, 데이터베이스, SW융합캡스톤디자인, SW국내단기현장실습(4주), 기계학습, 데이터마이닝, SW국내단기현장실습(8주), 빅데이터분석및활용

이수 방법

전공필수

전공선택

최소전공학점(계)

부 전 공

3학점

18학점

21학점

복수전공

3학점

39학점

42학점

적용 요건

시행 시기

충족 기준

기타

4학년

·프로젝트 발표 및 평가
- SW융합캡스톤디자인 과목 수강하거나 SW사업단 산학협력프로젝트 참여

​위의 경우가 불가피 한 경우
- SW 개발 관련 외부 공모/경진대회 입상(증빙자료 제출 필수)
- SW 개발 관련 결과물을 기반으로 언론 인터뷰 등 본인의 프로젝트 결과물을 객관적으로 입증할 수 있는 결과물 제출
- IT대학 학생의 경우 캡스톤 디자인 진행 시 소프트웨어 관련 주제 진행시 인정(증빙자료 제출 필수)

세부 영역

전공필수

전공선택

계

2022학년도

1과목(3학점)

19과목(60학점)

20과목(63학점)