명지대학교
빅데이터융합연계교육사업단(빅데이터사업단)
사업단 소개
빅데이터융합연계교육사업단(빅데이터사업단)은 산업에서 필요로 하는 실무형 빅데이터 분석 전문가를 양성하기 위하여 빅데이터 융합 연계전공과정을 운영하고 있다.
주요사업
- 연계전공 신설 운영
- 플립학습 기반의 연계전공 교육과정 운영
- 캐글 및 빅데이터 경진대회 참석유도
- 현장실습과 취업연계를 위한 수요기업 발굴
- Citizen Data Scientist 양성
빅데이터 융합연계 전공 안내
필요성
- 4차 산업혁명시대의 융합인재 양성을 위해 데이터 분석 능력 중요성 증대
- SW기술 교육과정을 개발하여 학과별 전공 교육과정에 적용
연계전공
- 연계전공 이수학점은 소속전공(36학점 이상) + 연계전공(36학점 이상)
- 주전공과 연계전공 간 교과목이 일치한 경우 최대 21학점까지 연계전공 교과이수로 인정
- 공통 소프트웨어 교과목 15학점 (강사는 특임교수 1명, 겸임교수 2명이 진행 중)
- (예) 응용데이터사이언스의 경제학과는 연계전공에 8개의 전공교과목 + 5개의 공통 교과목
- 응용데이터사이언스: 사회대 10개 학과 151명, 인문ICT콘텐츠: 13개 학과 52명 이수 중
학위명 표기 및 효과
- 소속 학부(과)의 졸업요건과 연계전공 이수요건을 모두 충족한 학생에게 해당 연계전공의 이수를 인정하며 학위증에 이수 전공명을 병기함
- 전공 분야에 대한 지식뿐만 아니라 빅데이터라는 도구를 사용할 수 있는 인재 양성
공통 소프트웨어 교과목 소개
- R통계분석 : 통계학과 데이터 분석을 위한 R 학습하여 데이터 분석 기초 능력 배양
- 심화R통계분석 : 인공지능 구현을 위한 Keras, Tensorflow, Pytorch 패키지 활용 학습
- 기초프로그래밍 : 파이썬을 학습하고 데이터 전처리, 웹크롤링 등을 학습
- 데이터시각화 : 시각화를 통해 데이터를 이해하고 알고리즘을 모형화하여 실무에 적용(ggplot2, googleVis, matplotlib, seaborn 등을 학습)
- 데이터베이스 : 데이터의 효율적인 저장과 활용을 위한 DB의 물리적, 논리적 설계를 이해하기 위해 DML/DDL/DLC의 활용능력과 SQL을 이용한 기초 데이터 분석 학습
연계전공에 따른 지원
- 학과에서 필요한 실험실 설치에 사업비 지원
- 새로운 연계전공 교과목 개설에 대한 지원
- 기타
