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정보융합학부 일반프로그램 안내입니다.

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과목명 과목설명
기계학습 본 과정에서는 패턴을 찾고 예측을 하는 각종 기법 등을 토대로 비즈니스 인사이트를 이끌어 내는 방법을 살펴본다. 관련된 각종 알고리즘을 이해하고, 이를 통한 문제 해결과 사례를 실습한다. 학생들은 다양한 기계학습 모델을 탐색하고, 신경망을 구축하는 방법, 효율적인 기계학습 알고리즘을 프로그래밍하는 방법, 앱 개발에 기계학습 모델을 내재시키는 방법, 군집분석을 통하여 데이터의 구조나 숨겨진 패턴 등을 찾아내는 방법 등을 학습한다.
데이터시각화 디지털 시대의 학습자는 대용량 데이터에 노출되어 있으며, 따라서 수많은 정보들을 시각적으로 묘사하고, 필요한 정보를 효율적이고 명확하게 제공하는 데이터시각화 역량이 필요하다. 본과목에서는 다양한 데이터셋을 경험하며 데이터를 보는 눈을 기르고, 비주얼애널리틱스 관점에서 데이터를 요약, 집계, 다차원분석하는 방법론을 학습한다. 분석용 데이터베이스인 데이터마트를 설계하고 구축한 후, 비주얼툴과 연동하여 OLAP 분석을 구현한다.
빅데이터기획분석론 이 과정에서는 비즈니스에서 데이터의 중요성, 빅데이터를 다루는 방법, 비즈니스에서의 데이터사이언스 활용법, 데이터사이언스와 빅데이터 분석을 이용한 경쟁력 강화 방안, 빅데이터 분석을 통한 위험회피 방안, 빅데이터 분석 기획 방법론 등을 모의 프로젝트 수행을 통하여 배우고 익힌다.
산학협력캡스톤설계2 산학협력캡스톤설계1 교과목의 연장선에서, 이 과목은 학생들이 지속적으로 실제 현장의 다학제적 개방형 문제를 해결하는 기회를 제공한다. 팀원들은 학계 및 업계의 전문가들로부터 산업 디자인, 소프트웨어 개발, 시장 분석, 지적 재산권, 기업 구성, 각종 규약과 표준, 산업 윤리 등 다양한 현장 문제와 그에 대응하는 방법에 관해 배울 기회를 얻는다. 학기가 마무리되는 시점에, 학생들은 동료 학생들, 지도교수들, 학계 및 업계의 전문가들 앞에서 자신들이 개발한 시제품에 대해 설명하는 기회를 갖게 된다.