응용데이터사이언스

전공 소개 및 특성

응용데이터사이언스 융합전공은 인문, 사회학적 지식과 데이터 분석기법을 결합하여 새로운 부가 가치를 창출하는 것을 목표로 한다.
본 융합전공에서는 빅데이터를 분석하기 위한 통계 학적 이론 및 방법론을 제공하며 실제 데이터를 이 용하여 현실 문제에 응용하는 것을 중점으로 수업 을 진행한다.
구체적인 전공은 프로그래밍 언어(R, Python)를 이용한 통계학, 머신러닝, 데이터 시각화, 데이터 베이스 등의 강의를 제공한다.

위와 같은 빅데이터 분석 방법과 본인의 주전공을 결합하여 현상에 대한 분석 및 결과를 제공한다면 다른 인문, 사회학 전공자에 비해 전문성과 차별성을 갖는다.그로 인해 공공 및 민간기관에서 데이터 과학자 및 분석가로 종사할 수 있다.기존 데이터사이언스 전공은 통계학과 수학을 기반으로 출발하거나 컴퓨터 사이언스를 기반으로 출발하는 것이 일반적이다. 그러나 응용데이터사이언스 융합전공은 인문, 사회학적 지식을 기반으로 데이터 분석방법을 가르친다. 따라서 다른 그룹에 비해 응용할 수 있는 분야의 범위가 넓다는 점에서 차별성을 갖는다.또한 기존 인문, 사회학 전공자에 비해 데이터를 기반으로 결과를 제시하므로 전문성 및 차별성이 있다. 본 융합전공의 교육목표는 새로운 분석방법을 개발하는 것이 아니라 기존에 존재하는 분석방법을 응용하여 현실의 다양한 문제를 해결하고 새로운 부가가치를 창출하는 것을 목표로 한다.

진로 및 전망

응용데이터사이언스 융합전공을 이수하면 민간 및 공공기관에서 데이터 분석가로 활약할 수 있다. 또는 본인의 전공과 관련된 분야에서 데이터 분석 능력을 토대로 전문성을 발휘할 수 있다. 뿐만 아니라 학부에서 배운 프로그래밍 및 분석기법을 기반으로 대학원에 진학하여 좀 더 심화된 과정을 이수할 수 있다.

융합전공 학위명

응용데이터사이언스학사(Applied Data Science)

이수학점

융합전공 이수학점 구성
융합 전공명	공통 교양	핵심 교양	학문 기초 교양	융합 학문 기초 교양	일반 교양	단일 전공	다전공			부전공	자유 선택	합계	비고 (주관학과)
융합 전공명	공통 교양	핵심 교양	학문 기초 교양	융합 학문 기초 교양	일반 교양	단일 전공	원소속 전공	제1 전공	제2 전공	부전공	자유 선택	합계	비고 (주관학과)
응용 데이터 사이언스	제1전공(주전공) 지정 학점			3	자율	-	36	-	36	-	자율	소속학부(과)별 최소졸업 학점	경제학과

교과과정

가. 학문기초교양 (본인 소속 학과 교양 필수 교과 이수)

의무이수 교과목
단과 대학	학부(과)	교과목명	의무 이수 학점	비고
인문	문헌정보학과	한국문화와문자생활(3), 영어의이해(3), 역사란무엇인가(3), 인문콘텐츠의이해(3), 지식정보활용(3), 인문데이터의이해(3), 중국의언어와문화(3), 일본의언어와문화(3), 아랍의언어와문화(3), 창조적상상력과인간(3), 철학산책(3), 테마로이해하는중국(3), 문학과철학(3), 영어와영미문화(3)(폐지), 전통과현대의시각문화(3)(폐지)	6	영어의이해 (2022-1부터추가)
사회 과학	전학과	행정학개론(3), 경제학원론(3), 대중문화와매스컴(3), 결혼과가족(3), 청소년지도학(3), 사회복지개론(3), 유라시아의이해(3), 현대한국정치의쟁점(3), 놀이혁명과창의성(3), 한국정치의이해(3), 국제정치의이해(3), 현대사회와정보(3), 경제학들어가기(3), 직무커뮤니케이션능력개발(3), 인터넷과커뮤니케이션(3), 인간관계와커뮤니케이션(3), 미시경제학원론(3), 거시경제학원론(3), 배려의행복학(3)	6	밑줄 친 새롭게 추가된 교과목은 2023학년도 1학기 이후 이수한 교과목부터 인정
사회 과학	법학과	시장경제와법(3), 지적재산과현대사회(3), 직업생활과법(3), 생활법률(3), 법률문장론(3), 공무원과법(3), 법과제도(3)	6	밑줄 친 새롭게 추가된 교과목은 2023학년도 1학기 이후 이수한 교과목부터 인정
미디어· 휴먼라이프	전학과	행정학개론(3), 경제학원론(3), 대중문화와매스컴(3), 결혼과가족(3), 청소년지도학(3), 사회복지개론(3), 유라시아의이해(3), 현대한국정치의쟁점(3), 놀이혁명과창의성(3), 한국정치의이해(3), 국제정치의이해(3), 현대사회와정보(3), 경제학들어가기(3), 직무커뮤니케이션능력개발(3), 인터넷과커뮤니케이션(3), 인간관계와커뮤니케이션(3), 미시경제학원론(3), 거시경제학원론(3), 배려의행복학(3)	6	밑줄 친 새롭게 추가된 교과목은 2023학년도 1학기 이후 이수한 교과목부터 인정
계			6

나. 학문기초교양 (인공지능·소프트웨어대학 개설교양)

단과대학	학부(과)	교과목명	의무 이수학점	비고
인공지능· 소프트웨어 융합대학	전학부(과)	AI·SW와비즈니스(3), 융합공학입문설계(3), 저작권과 소프트웨어(3), 컴퓨터논리의 이해(3), 디자인개론(3), 마케팅과AI·SW융합기술(3), 창업경영(2), 통계학개론(3), 선형대수학개론(3), 소프트웨어산업의 이해(3)(폐지), 문학·사학·철학을 통한 통합적사고(3)(폐지), 소프트웨어취업시장 및 창업(3)(폐지)	3	3학점 의무 이수
계			3

[주1] ‘가.학문기초교양(본인 소속 학과 교양)’의 과목의 경우 주전공 학문기초교양과 중복인정됨. 단, ICT 학문기초교양 중 3학점 필수 이수.
[주2] ICT 학문기초교양 중 상기 지정된 과목에 한함.
[주3] 해당 과목 폐지 이전에 수강한 학생은 수강 인정됨.
[주4] 참여학과 외 융합전공생들도 본인 주전공의 학문기초교양과 최대 6학점까지 중복인정. 단, ICT 학문기초교양 중 3학점 필수 이수.

응용데이터사이언스 융합 전공 이수를 위한 전공 교과

구분	전공 교과목		비고
교육과정 참여학과 (전공, 학부)	경제학전공	경제통계, 미시경제학(시장및기업이론), 거시경제학(국민경제론), 경제수학, 계량경제학, 화폐와금융, 금융시장과데이터분석, 경제빅데이터분석, 응용계량경제학	소속 학과가 제시한 교과목 및 ICT가 제시한 교과목 합하여 36학점 의무 이수 이 중 소속 학과 교과목은 최대 21학점까지 소속 학과 전공 이수한 것으로 중복 인정
	정치외교학전공	정치학방법론, 비교정치론, 국제정치론, 정치학개론, 유럽연합정치학입문, 외교정책론, 정치과정론, 정치심리학, 의회정치론, 소수자정치론, 국제분쟁의이해
	행정학전공	사회조사방법론I, 정책학원론, 정부예산의 이해, 사회복지조사론, 정책분석및평가, 전자정부론, 사회조사방법론Ⅱ, 기획론, 공기업론
	법학과	빅데이터와법, 경제법, 법논리학1, 공직선거법, 민법총칙, 형법총론1, 헌법1, 채권총론, 상법총칙, 물권법, 행정법1
	문헌정보학전공	데이터프로그래밍기초, 텍스트코딩의기초, 정보검색론, 정보시스템구축론, 데이터베이스시스템, 데이터리터러시, 네트워크분석, 정보이용과이용자, 정보학입문, 텍스트마이닝
	디지털미디어학부	미디어조사방법론, 미디어산업론, 데이터저널리즘, 미디어의이해, 텔레비전연구, 뉴미디어이론, 인간컴퓨터상호작용입문, 영화커뮤니케이션, 글로벌커뮤니케이션, 뉴미디어저널리즘, 디지털시대의미디어리터러시, 디지털광고, PR원론
	아동학전공	아동관찰및행동연구, 유아교육과정, 놀이지도, 아동복지론, 아동수학지도, 보육교사론, 정신건강
	청소년지도학전공	청소년지도방법론, 청소년심리및상담, 청소년문화, 청소년활동, 청소년프로그램개발과평가, 청소년문제와보호, 심리검사
	“참여학과 외 (융합전공학부생만 해당)”	참여학과 외 소속 학생은 상기 참여학과 중 하나의 학과를 정하고, 그 학과 소속인 것처럼 이수하여야 함
교과목 제공학과	인공지능·소프트웨어융합대학	[1학기] 융합데이터사이언스개론, 융합기초프로그래밍, 빅데이터기술특론1, 융합데이터시각화, 융합캡스톤디자인(선택)
교과목 제공학과	인공지능·소프트웨어융합대학	[2학기] 융합머신러닝, 융합데이터베이스

[주1] 학사 안내문을 기준으로 작성. 변경 내용이 있을 수 있으므로 학사 안내문 참고
[주2] 융합전공 필수과목은 총 5과목으로 (융합데이터사이언스개론, 융합기초프로그래밍, 융합머신러닝, 융합데이터베이스, 융합데이터시각화 or 빅데이터기술특론1)을 수강해야함

교과목 소개

과목명	담당학과	강의개요
융합데이터 사이언스개론	인공지능· 소프트웨어융합대학	통계학의 기본적인 개념들을 쉽게 이해할 수 있도록 R을 이용하여 예제와 실습을 통해 배운다. 통계 이론을 기반으로 현실 문제에 대한 실증분석을 하는 방법을 배운다. 또한 더 나아가 빅데이터를 분석하기 위한 기초 언어로써 R을 배운다. R은 오픈소스이며, 통계 분석용 라이브러리가 다양하다는 강점이 있다.
융합머신러닝	인공지능· 소프트웨어융합대학	R 통계분석에 기초하여 상위 과정의 R 사용법과 프로그래밍 능력을 배양한다. 또한 데이터사이언스 개론과 비교하여 응용에 조금 더 초점을 맞추어 강의를 진행한다.
융합기초 프로그래밍	인공지능· 소프트웨어융합대학	빅데이터를 분석하기 위한 언어로 파이썬을 배운다. 파이썬은 R에 비해 데이터 매니지먼트가 상대적으로 용이하다는 장점이 있다. 또한 R과 마찬가지로 오픈소스이며, 다양한 코드가 풍부하게 제공된다는 장점이 있다. 파이썬을 이용하여 실습과 예제를 통해 빅데이터를 분석하는 방법을 배운다.
융합데이터시각화	인공지능· 소프트웨어융합대학	데이터 시각화란 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달되는 과정을 말한다. 데이터시각화 분야의 이론을 습득하고 이를 구현하는 프로세스를 이해하는 과정이다. 또한 데이터 시각화 사례를 소개하고 이와 유사한 실습을 통해 구현할 수 있는 방법을 배운다.
융합데이터베이스	인공지능· 소프트웨어융합대학	융합데이터베이스는 데이터의 효율적인 관리와 활용을 위한 RDBMS(Relational Database Management System)와 SQL(Structured Query Language)을 익힘으로써 효과적인 빅데이터 분석, 데이터의 요약 및 추출, 탐색적 데이터 분석을 위한 기본 역량을 향상할 수 있습니다. 또한 데이터분석 언어인 R과 Python은 SQL을 이용하여 데이터를 효과적으로 전처리하는 패키지를 지원하고 있어 데이터 과학을 이해하기 위한 필수 과목입니다.
빅데이터기술특론1 (기계학습)	인공지능· 소프트웨어융합대학	기계학습 또는 머신러닝(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 머신러닝과 관련된 이론과 실습을 통해 구현할 수 있는 방법을 배운다.
융합캡스톤디자인	인공지능· 소프트웨어융합대학	융합캡스톤디자인에서는 R/Python, 통계, 데이터 분석 등의 이론에서 얻은 지식을 공공 또는 전공의 빅데이터를 적용함으로써, 학생이 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 시각화, 분석 모형 개발 등 데이터 분석 프로젝트에 관한 실무 경험을 습득한다.