인재양성유형 | 전공능력 | 전공하위능력 |
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데이터 사이언스 분석전문가 | A. 데이터사이언스 통계학적 이해 및 분석 |
A-1. 수학적 기초이해 |
A-2. 통계학적 기초이해 | ||
A-3. 통계 기초 분석 | ||
B. 데이터사이언스 기초컴퓨팅 | B-1. 언어기반 프로그래밍 | |
B-2. 데이터 프로그래밍 | ||
C. 수리통계 이해 | C-1. 수학적 이해 | |
C-2. 확률 이해 | ||
C-3. 수리통계 이해 | ||
D. 데이터 통계분석 | D-1. 회귀분석 | |
D-2. 분산분석 | ||
D-3. 범주형데이터 분석 | ||
E. 데이터사이언스 응용 | E-1. 사회과학 데이터분석 | |
E-2. 수명데이터 분석 | ||
F. 머신러닝 실무수행 | F-1. 머신러닝 활용 | |
F-2. 머신러닝 응용 | ||
G. 빅데이터 컴퓨팅 | G-1. 데이터사이언스 분석 | |
G-2. 빅데이터 분석 | ||
H. 데이터사이언스 실무수행 | H-1. 데이터사이언스 트렌드 이해 및 활용 | |
H-2. 데이터사이언스 현업 적용 |
A. 데이터사이언스 통계학적 이해 및 분석
전공능력 명 | A. 데이터사이언스 통계학적 이해 및 분석 |
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정의 | 데이터사이언스 통계학적 이해 및 분석 능력이란 수학적 기초이해와 통계학적 기초이해에 기반해 통계 기초 분석을 하는 능력이다 |
대표교과목 | 기초수학 |
전공하위능력 | A-1. 수학적 기초이해 |
A-2. 통계학적 기초이해 | |
A-3. 통계 기초 분석 |
B. 데이터사이언스 기초컴퓨팅
전공능력 명 | B. 데이터사이언스 기초컴퓨팅 |
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정의 | 데이터사이언스 통계학적 이해 및 분석 능력이란 수학적 기초이해와 통계학적 기초이해에 기반해 통계 기초 분석을 하는 능력이다 |
대표교과목 | 컴퓨팅적 사고 |
전공하위능력 | B-1. 언어기반 프로그래밍 |
B-2. 데이터 프로그래밍 |
C. 수리통계 이해
전공능력 명 | C. 수리통계 이해 |
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정의 | 수리통계 이해 능력이란 수학적 이해를 기반으로 확률을 이해하고, 나아가 수리통계를 이해하는 능력이다 |
대표교과목 | 행렬대수Ⅰ |
전공하위능력 | C-1. 수학적 이해 |
C-2. 확률 이해 | |
C-3. 수리통계 이해 |
D. 데이터 통계분석
전공능력 명 | D. 데이터 통계분석 |
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정의 | 데이터 통계분석 능력이란 회귀분석 및 분산분석을 하고, 범주형 데이터를 분석하는 능력이다 |
대표교과목 | 회귀분석Ⅰ |
전공하위능력 | D-1. 회귀분석 |
D-2. 분산분석 | |
D-3. 범주형데이터 분석 |
E. 데이터사이언스 응용
전공능력 명 | E. 데이터사이언스 응용 |
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정의 | 데이터사이언스 응용 능력이란 통계기법을 활용해 사회과학 데이터를 분석하고 사화과학 분야의 연구를 위해 수명데이터등과 같은 데이터를 분석하는 능력이다 |
대표교과목 | 시계열·수요예측방법 |
전공하위능력 | E-1. 사회과학 데이터분석 |
E-2. 수명데이터 분석 |
F. 머신러닝 실무수행
전공능력 명 | F. 머신러닝 실무수행 |
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정의 | 머신러닝 실무수행 능력이란 다양한 자동화 기법을 활용해, 데이터 분석과정에 머신러닝을 활용하고 응용하는 능력이다 |
대표교과목 | 기계학습 |
전공하위능력 | F-1. 머신러닝 활용 |
F-2. 머신러닝 응용 |
G. 빅데이터 컴퓨팅
전공능력 명 | G. 빅데이터 컴퓨팅 |
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정의 | 빅데이터 컴퓨팅 능력이란 다양한 자료분석 기법을 활용해, 데이터사이언스 분석을 수행하고 빅데이터 분석을 수행하는 능력이다 |
대표교과목 | 데이터 사이언스 |
전공하위능력 | G-1. 데이터사이언스 분석 |
G-2. 빅데이터 분석 |
H. 데이터사이언스 실무수행
전공능력 명 | H. 데이터사이언스 실무수행 |
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정의 | 데이터사이언스 실무수행 능력이란 데이터사이언스 트렌드를 이해 및 활용하고, 이를 데이터사이언스 현업에 적용하는 능력이다 |
대표교과목 | 데이터사이언스 특강Ⅰ |
전공하위능력 | H-1. 데이터사이언스 트렌드 이해 및 활용 |
H-2. 데이터사이언스 현업 적용 |