데이터사이언스 전공 교과과정
◦ 교육목표
- 데이터사이언스 전공은 데이터사이언스 분야의 전문 인력 양성을 목표로 한다.
- 정보전산학 관련 핵심 과목과 데이터 분석의 기초가 되는 통계 관련 과목 및 인공지능/기계학습 관련 교육 과정을 통하여 전공 기초 지식을 습득할 수 있도록 하며, 새롭게 개발되는 다양한 최신 핵심 기술들도 직접적으로 공부하고 활용할 수 있도록 한다.
- 이를 통해 다양한 형태의 실제 데이터 분석 능력과 전문적이며 창의적인 소프트웨어 개발 능력을 가진 미래 사회 핵심 인재를 양성한다.
◦ 교육과정
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<교양 과정>
이수 구분 |
교과목 번호 |
교 과 목 명(영문명) |
이수학기 및 학점 |
비고 |
||
학점-이론-실습 |
학년-학기 |
|||||
교
양 |
교양필수 |
ZE10118 |
공학작문및발표(Technical Writing & Presentation) |
3-3-0 |
3-2 |
※ 대학영어,대학영어(고급) 중 수준에 따라 1과목 이수 |
ZE10113 |
대학영어 |
2-3-0 |
1-2 |
|||
ZE10114 |
대학영어(고급) |
2-2-0 |
||||
ZE10103 |
대학실용영어(II) |
2-2-0 |
1-1,2 |
|||
ZE10091 |
고전 읽기와 토론 (Reading Classics of Great Literature ) |
2-2-0 |
1-1 |
|||
ZE10115 |
컴퓨팅사고와 인공지능 |
1.5-2-0 |
1-1 |
|||
ZE10100 |
기초컴퓨터프로그래밍 |
1.5-2-0 |
1-1 |
|||
소 계 |
10 |
|
|
|||
교양선택 |
ZFz0081 |
Ⅰ. ‘사상과 역사’ 영역 |
3-3-0 |
- |
최소 3개 영역에서 각 1과목 이상 이수 (IV.‘과학과기술’영역의 컴퓨터공학 관련 과목은 불인정) |
|
ZFz0082 |
Ⅱ. ‘사회와 역사’영역 |
3-3-0 |
- |
|||
ZFz0083 |
Ⅲ. ‘문학과 예술’영역 |
3-3-0 |
- |
|||
ZFz0084 |
Ⅳ. ‘과학과 기술’영역 |
3-3-0 |
- |
|||
ZFz0085 |
Ⅴ. ‘건강과 레포츠’영역 |
3-3-0 |
- |
|||
ZFz0086 |
Ⅵ. ‘외국어’영역 |
3-3-0 |
- |
|||
ZFz0087 |
Ⅶ. '융복합‘영역 |
3-3-0 |
- |
|||
ZFz0088 |
Ⅷ. '효원브릿지‘영역 |
3-3-0 |
- |
|||
소 계 |
9 |
|
|
|||
기초교양 |
ZF15697 |
Ⅳ. ‘과학과 기술’영역(공학미적분학) |
3-3-0 |
1-1 |
|
|
ZF11539 |
Ⅳ. ‘과학과 기술’영역(♧공학윤리) |
3-3-0 |
3-1 |
|
||
소 계 |
6 |
|
|
|||
계 |
25 |
|
|
|||
전
공 |
전 공 기 초 |
BX16776 |
의생명융합입문(Introduction to Biomedical Convergence) |
3-3-0 |
1-1 |
|
BX16701 |
생명과학(I)(Biological Science (I)) |
3-3-0 |
1-1 |
|||
BX15037 |
일반물리학(I)(General Physics(I)) |
3-3-0 |
1-1 |
|||
BX15043 |
일반화학(I)(General Chemistry(I)) |
3-3-0 |
1-1 |
|||
BX16706 |
생명과학(II)(Biological Science (II)) |
3-3-0 |
1-2 |
|||
BX16702 |
프로그래밍원리와실습(Programming Principles and Practice) |
4-4-0 |
1-2 |
|||
BX15215 |
일반물리학(II)(General Physics(II)) 또는 일반화학(II)(General Chemistry(II)) 중 택1 |
3-3-0 |
1-2 |
|||
BX16707 |
||||||
BX25203 |
공학수학(I)(Engineering Mathematics (I)) |
3-3-0 |
1-2 |
|||
소 계 |
25 |
|
|
|||
<전공 과정>
이수 구분 |
교과목 번호 |
교 과 목 명(영문명) |
이수학기 및 학점 |
비 고 |
||
학점-이론-실습 |
학년-학기 |
|||||
전
공 |
전 공 필 수 |
BX16772 |
♤의생명융합특강(Lectures on Biomedical Convergence) |
1-1-0 |
1-2 |
※최소(복수)전공을 이수하고자 하는 자는 전공기초과목 전부와 전공필수 ♤표시 과목을 포함하여 36학점을 이수해야 함(전공기초 25학점, 전공필수 36학점)
※심화전공을 이수하고자 하는 자는 전공기초와 전공필수과목 전부, 전공선택 33학점을 이수해야 함. (전공기초 25학점, 전공필수 44학점, 전공선택 33학점)
※부전공을 이수하고자 하는 자는 ◎표시과목을 포함하여 21학점을 이수 해야 함 |
DS36078 |
공학수학Ⅱ(Engineering MathematicsⅡ) |
3-3-0 |
2-1 |
|||
DS36079 |
확률및통계(Probability and Statistics) |
3-3-0 |
2-1 |
|||
DS36080 |
♤◎회로이론(Circuit Theory) |
3-2-2 |
2-1 |
|||
DS36081 |
♤데이터사이언스입문(Introduction to Data Science) |
3-3-0 |
2-1 |
|||
DS36083 |
♤인체생리학(Physiology) |
4-4-0 |
2-1 |
|||
DS15862 |
♤분자생물학(Molecular Biology) |
3-2-2 |
2-2 |
|||
DS36082 |
♤◎자료구조(Data Structures) |
3-3-0 |
2-2 |
|||
DS36074 |
의생명공학실험(Biomedica Engineering Experiment) |
3-1-4 |
2-2 |
|||
DS36075 |
♤고급통계모델(Advanced Statistical Model) |
3-0-0 |
2-2 |
|||
DS36087 |
♤기계학습개론(Computer Algorithms) |
3-3-0 |
3-1 |
|||
DS36091 |
♤알고리즘(Algorithms) |
3-3-0 |
3-1 |
|||
DS36429 |
♤◎의생명공학기술(Biomedical Technologies) |
3-3-0 |
3-1 |
|||
DS36089 |
생체계측(Biomedical Instrumentation and Design) |
3-1-4 |
3-2 |
|||
DS36090 |
♤◎의생명데이터사이언스(Biomedical Data Science) |
3-2-2 |
3-2 |
|||
DS36088 |
♤융합캡스톤디자인(Convergence Capstone Design) |
3-0-6 |
4-1,2 |
|||
소 계 |
44 |
|
||||
전 공 선 택 |
DS36069 |
신호및시스템(Signals and Systems) |
3-0-0 |
2-2 |
||
DS36075 |
유기화학(Organic Chemistry) |
3-3-0 |
2-2 |
|||
DS35542 |
정보의학개론(Introduction to Medical Informatics) |
3-0-0 |
3-1 |
|||
DS36060 |
데이터베이스(Database) |
3-3-0 |
3-1 |
|||
DS36062 |
유닉스기초(Unix Basics) |
3-3-0 |
3-1 |
|||
DS36070 |
생체신호처리(Digital Signal Processing) |
3-3-0 |
3-1 |
|||
DS36076 |
생화학(Biochemistry) |
3-3-0 |
3-1 |
|||
DS36061 |
인공지능(Artificial Intelligence) |
3-3-0 |
3-2 |
|||
DS36063 |
객체지향프로그래밍(Object-Oriented Programming) |
3-3-0 |
3-2 |
|||
DS36064 |
사물인터넷(IOT for Healthcare) |
3-3-0 |
3-2 |
|||
DS36065 |
데이터마이닝(Data Mining) |
3-3-0 |
4-1 |
|||
DS36066 |
생명정보학(Bioinformatics) |
3-3-0 |
4-1 |
|||
DS36067 |
모바일헬스케어프로그래밍(Mobile Healthcare Programming) |
3-3-0 |
4-1 |
|||
DS36071 |
의료영상Ⅰ(Biomedical ImagingⅠ) |
3-3-0 |
4-1 |
|||
DS36074 |
뇌과학입문(Introduction to Neuroscience) |
3-3-0 |
4-1 |
|||
DS36068 |
시계열데이터분석(Time-Series Data Analysis) |
3-3-0 |
4-2 |
|||
DS36072 |
의료영상Ⅱ(Biomedical ImagingⅡ) |
3-3-0 |
4-2 |
|||
DS36073 |
헬스케어공학과 산업(Healthcare Industry, Markets and Regulations) |
3-3-0 |
4-2 |
|||
DS36077 |
공학연구실습(Engineering Research Practice) |
3-0-6 |
4-1,2 |
|||
소 계 |
33 |
|
||||
일반선택 |
|
|
6 |
|
||
계 |
133 |
|
|
|||
<영역별 졸업기준 학점>
학과 명 |
교 양 |
전 공 |
일반선택 |
졸업기준 학 점 |
|||
교양필수 |
교양선택 |
최소전공 |
심화전공 |
||||
전공기초 |
전공일반 (필수/선택) |
||||||
데이터사이언스 전공 |
10 |
15 |
25 |
36 전공필수(36) |
41 전공필수(8) 전공선택(33) |
6 |
133 |