연세대학교 데이터베이스 연구실

디지털 애널리틱스 융합 전공

- 빅데이터 & 데이터사이언스 -

디지털 애널리틱스 융합 전공

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연세대학교 디지털 애널리틱스 학과

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미래 사회

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미래 사회 – 나의 미래미래 사회 – 나의 미래

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디지털 애널리틱스 융합 석사과정 개요

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- 엔지니어링 사이언스`의 단계를 넘은 MIT의 교육 혁신은 다음 단계가

`인문학적 맥락의 리더십`과 `컴퓨팅 신인류`의 통합이라는

4차 산업혁명의 향방 제시

- 4차 산업혁명 인재 키우는 MIT, 1조원 투입해 컴퓨팅 대학 신설

MIT, 슈워츠먼 컴퓨팅 칼리지 2019년 9월 신설 예정

슈워츠먼 회장3억5천만달러를 기부한

“미래의 이중언어인 양성”

= 컴퓨터(빅데이터/인공지능 ) + 일반 전공

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산업화 사회 : 업무 분업화 => 대학교육: 전공 세분화

정보화 사회 : 컴퓨터 융합 => 대학교육: 세분화+컴퓨터 융합=> 방대한 양의 지식/데이터 축척

4차 산업혁명 사회 : 빅데이터, 인공지능, IOT, O2O 등 첨단IT 기술의 발전으로 데이터 기반 지능화 및 자율화 사회

=> 인공지능 로봇과의 경쟁 사회

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=> 사회 분야별 신인재 양성 필요신인재 = 전공지식 + 빅데이터 분석/처리 능력

=> 사회 분야간 데이터기반 지식 융합형 신인재 양성 필요

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디지털 애널리틱스 융합 석사과정 개요

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국문 학위명 : 디지털 애널리틱스 석사

영문 학위명 : Master in Digital Analytics

캠퍼스 구분 : 신촌

주관 대학 및 학과 : 일반대학원

교육 목표인문사회학, 이학 및 공학 등 다양한 분야에서 대학을 졸업한 학생들에게 컴퓨터프로그래밍 기초부터 최신 빅데이터/인공지능 분석기술에 대한 다양한 이론을교육하고 실용적 능력을 배양하기 위해 집중화된 실습과 프로젝트 수행을 통해예리한 통찰력과 풍부한 창의력을 겸비한 최고의 실무형 데이터 과학자를양성한다.

지원자격 : 제한 없음 (모든 학부 전공)

1년 6개월 과정

선발인원 : 20명

디지털 애널리틱스 융합 석사과정 개요

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• 실무형 인문공학자의 양성 및빅데이터 교육/학습 능력 평가

• 다양한 전공 학문 전공의우수한 교수진 및 조교 확보

• 빅데이터 교육 성과측정 및 학습지도 모델 도출

융합형 빅데이터 처리∙분석 능력을보유한 최고의 데이터사이언스 양성목표

주요전략

문제해결식 융복합형빅데이터 교육설계

- 빅데이터 분석개념 및 데이터프로그래밍 교육

- 교육생 및 교육과정 맞춤형 교안개발 및 실제 빅데이터를 활용한실습교육

- 창의적 프로젝트 멘토링

추진기반

- 다양한 분야의 실제 빅데이터를이용한 현장 적응적 실습교육

- 정밀교육 LMS를 통해 다양한단기 온라인 교육/학습 실시

- 다양한 실무형 프로젝트 진행- 실무 경험이 풍부한 강사

교육과정 및 최신 분석기법

전주기적 교육/연구관리체계 구축

산업체 밀착형실무 인재 얗성

- 과정테스트, 포트폴리오, 경진대회 등의 다양한 방법을통한 양성인력에 대한검증

- 경진대회를 통한 실무형 교육- 정밀교육 LMS를 통한 체계적인개별화 학습 성과 관리

- 산업체 밀결합 인력예약체 실시- 주기적인 산업체 전문가 특강- 산업체 주도로 정의된 NCS 빅데이터직무 기반 교육과정설계를 통한 산업체 밀착형 교육체제 구축

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디지털 애널리틱스 융합 석사과정 목표

• 우수한 교수진 및 교육 인프라 확보• 컴퓨터과학, 산업공학, 문헌정보학,

언론홍보학, 의학 등 협업 연구• 새로운 빅데이터 교육 체계 및

개인 학습 성과 모델 정립• 교내 다른 전공과의 융복합

공동연구

다학제 공동 협력연구

창의적 인문학 공간 융•복합연계협력을 통한 인력 양성

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국어국문학과

영어영문학과 경영학과

경제학과 수학과

… … 화학과

신학과

정치외교학과 ……

법학과

교회음악과…

의류환경학과

교육학과

화학공학과

기계공학과…

의예과

치의예과…

디지털 애널리틱스 석사과정(1.5년)- 컴퓨터와 SW에 대한 사전 지식이 전혀 없는 모든 학부 전공의 졸업생 대상

- 데이터 처리/분석을 위한 전반적인 기본 역량 배양

(SW프로그래밍 능력, 데이터 처리 능력, 빅데이터 시스템 활용 능력)

- 빅데이터 심화 기술 학습 및 산업체 연계 실무 프로젝트 수행

모든 학부과정

디지털 애널리틱스 융합 석사과정디지털 애널리틱스 융합 석사과정

일반대학원: 박사과정 학부전공 분야

국어국문학과

정치외교학과

경제학과

수학과

화학공학과

법학과

화학과

기계공학과 의과대학 …

학부전공의 박사과정 진학 데이터사이언스 직종 취업 및 창업융합 분야

국어국문학과경제학과

기계공학과 의과대학 …

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교과목명 교과설명 담당교원 분류

텍스트마이닝 텍스트 마이닝 입문 전임

온라인 데이터 수집

및 처리

온라인 데이터 수집 및

처리 방법전임

추천시스템 개인화 추천 알고리듬 전임

빅데이터 분석 사례다앙한 빅데이터 분석

사례바전임

과학기술 문헌마이닝 문헌 텍스트 마이닝 전임

바이오 문헌마이닝 바이오 데이터 분석 전임

온라인 데이터분석 온라인 데이터 분석 전임

의료정보학 개론의료정보의 개념 및활용을 위한 개론 수업

전임

의생명정보학기법 의생명정보처리를 위한실습 강의

전임

개별연구지도 1,2,3개별 주제 학습

및 연구전임

연구과제빅데이터 분석

프로젝트전임/비전임

졸업과제 졸업 프로젝트 전임/비전임

교과목명 교과설명 담당교원 분류

컴퓨터 프로그래밍 파이션 데이터 처리 프로그래밍 비전임

데이터베이스관계형 데이터베이스 모델, SQL,

ERD 데이터웨어하우스, 스키마전임/비전임

데이터 마이닝군집분석, 빈발/연관규칙, SVM,

RF, DT전임/비전임

데이터 시각화

분석

데이터 표현 툴 및 기본 시각화,

실습,데이터 가공 및 병합비전임

데이터전처리데이터 가공 및 병합, 차원축소,

데이터 변환, 고급 SQL비전임

인공지능 신경회로망이론, CNN, RNN, 전임

머신러닝확률, 선형대수, 회귀분석, 기초

ML 알고리즘전임

딥러닝 고급/최신 딥러닝 알고리즘 전임

빅데이터 분석/처

리시스템

하둡, 마호트, HIVE, NoSQL, 스

팍 병렬 처리전임/비전임

자연어처리와

딥러닝딥러닝을 이용한 자연어 처리 전임

디지털 애널리틱스 융합 석사과정 교육과정디지털 애널리틱스 융합 석사과정 교육과정

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1년 6개월 주간 전일제 과정 : 3정규학기 + 2 계절학기

정규1학기(봄학기) 여름학기 정규2학기(가을학기) 겨울학기 정규3학기(봄학기)

1학기

-과목명(9학점)

여름학기

-과목명(5학점)

2학기

-과목명(9학점)

-컴퓨터프로그래밍,

-데이터베이스

-기계학습

-텍스트마이닝

-개별연구지도1

- 인공지능

-온라인데이터수집

및 처리

- 개별연구지도2

- 딥러닝

- 데이터마이닝

- 자연어처리와

딥러닝

- 선택과목

- 개별연구지도3

학점 계 : 9 학점 계 : 5 학점 계 : 9

겨울학기

-과목명(4학점)

3학기

-과목명(3학점)

- 병렬/분산 빅데이터

처리 또는 선택과목

- 연구과제

- 졸업프로젝트

학점 계 : 4 학점 계 : 3

① 전 과정 평가 B+이상 취득, 연구프로젝트 2회(5학기, 6학기)와 졸업프로젝트1,2 이수

② 프로그래밍 및 데이터 처리 능력 최소 등급 이상

⓷ 졸업이수 학점 : 30학점

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(수강 과정 예시)

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온라인 정밀교육 단기강의오프라인 강의

개인별 정밀교육 학습로그DB

개인 맞춤형 최적 수업/학업 지원개인별 학업 성과 전주기 관리(이해도,참여도,집중도 전과정 성과관리 체계)

정밀교육빅데이터

분석

학습결과데이터

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다. 추진전략

▶ 교육과정 특·장점

전주기적 인력양성 관리체계 구축

- 교육과정위원회 운영, 전담 관리인력 배치를 통한 밀착형 학생관리와 정밀교육 LMS 기반 과정테스트,포트폴리오 구성, 빅데이터 활용 경진대회 등 전주기적 개인화 교육 관리를 통한 능력검증 체계

- 교육 과정⋅강사⋅조교 평가를 통해 교육과정에 대한 피드백과 개선점을 도출하여 추후 교육의 질 개선에 활용

융합형 빅데이터데이터사이언스 양성

• 전담인력 배치• 교육/연구과정위원회 운영

• 정밀교육 LMS 기반 과정 테스트,개인포트폴리오 구성 등전주기적 관리시스템 실시

교육평가

능력 검증

취업 매칭

• 빅데이터 인력양성에 대한이해 및 노하우 전달

• 빅데이터 활용 경진대회를 통한전방위적 교육성과 검증

• 다양한 관점에서의 교육/연구 과정평가를 통한 피드백 및 개선

디지털 애널리틱스 융합 석사과정 교육과정

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디지털 애널리틱스 융합 석사과정 장학금

장학금 종류 대 상 장학금

재학조교 재학생(신입생 포함) 등록금 범위 내

연세우수학생학부 연세우수학생으로 대학원 입학자

- 대학원 재학 중 직전학기 평량평균이 3.4/4.3이상인 경우

입학금 및 등록금 전액,

도서비, 기숙사비

(정규학기)

대학원 연세우수학생본교 학부 출신(당초 입학자)중 대학원내부

선별기준에 충족하는 우수 신입학생

입학금 및 등록금

(1회에 한하여 지급)

대학원 총학생회 총학생회 임원(신입생 포함) 등록금 범위 내

기타 교내 장학금 재학생(신입생 포함) 등록금 범위 내

기타 교외 장학금 외부 재단에서 정하는 기준 등록금 범위 내

장학금 종류 대 상 장학금

학과 조교(행정,과목) 재학생(신입생 포함) 등록금 범위 내

교수 연구비 재학생(신입생 포함) 월 지급 상한내

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연번 소속 직급 성명 학위 전공 비고

1 공과대학 교수 이 원석 박사 컴퓨터공학

2 공과대학 교수김 우주

김 창 욱박사 산업공학

3 경영대학 교수 임 일 박사 경영학

4 문과대학 교수 송민 박사 문헌정보학

5 언론홍보영상학부 조교수 이상엽 박사 언론홍보학

6 의과대학 조교수 박유랑 박사 의료정보학

디지털 애널리틱스 융합 석사과정 교수

13연세대학교 디지털 애널리틱스 학과

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전공분야 (컴퓨터과학과)- 데이터베이스, 실시간 데이터스트림, 상황인지 컴퓨팅, 실시간 빅데이터

빅데이터 개인정보 비식별화/익명화 처리, 데이터 유통 플랫폼

빅데이터 관련 활동- 한국 빅데이터 포럼 운영위원장 (2012.9- 현재)- 행안부 공공데이터 전략위원회 실무위원 및 빅데이터 전문위원장 (2013,12월 – 2018.1)- 개인정보보호위원회 제도개선위원(2017.6-현재)- (전) 대통령소속 국가 정보화 전략위원회 실무위원 (2011.2-2013.2)

대학생 빅데이터 인력 양성- 빅데이터 대학생 인력양성 프로그램, 한국정보화진흥원 (2013.8-2013.12)- 빅데이터 분석자 양성 교육, 한국소프웨어산업협회 (2016.5-2017.2)- 빅데이터 청년인재 양성프로그램, 한국데이터진흥원(2018.5-2018,9)

빅데이터 대학생 동아리 지도교수- 전국 빅데이터 대학생 동아리 보아즈 지도교수 (2013.4 – 현재)- 연세대학교 빅데이터 동아리 와이빅타 지도교수 (2012.12 - 현재 )- 연세대학교 프로그래밍 동아리 풀씨 지도교수 [1998, - 현재]

연세대학교 컴퓨터과학과 교수 이원석 (1993년 - )연세대학교 컴퓨터과학과 교수 이원석 (1993년 - )

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김창욱 교수(산업공학) 연세대학교 산업공학과 교수

최근 3년간 SCI 논문 8편, IF 합 = 13.344

제조데이터사이언스 워킹그룹 회장, 2015~

반도체데이터사이언스 계약학과 주임교수 2018~

국방부 융합소프트웨어 분과 자문위원장, 2018~

SK하이닉스 머신러닝 자문위원, 2016~2018, 대한산업공학과 재무이사, 2015~2016

과학기술우수논문상, 2006, 연세대학교 우수강의교수상, (2009, 2012, 2016)

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김우주 교수 (산업공학) 연세대학교 산업공학과 교수

연구분야: 데이터 마이닝, 딥러닝, 온톨로지 추론

경력

General Chair of International Conference on Electronic Commerce, 2016

한국지능정보시스템학회 회장, 2015

Program Chair of the Third Joint International Conference on Semantic Technology, 2013

과제

정보분류체계 구축 방법론 및 프로토타입 시스템 구축 연구, 현대건설, 2018

KB증강을 위한 지식 추출, SK텔레콤, 2018

게임 산업에서의 유저 반응 군집화와 주제 추출 및 감정 분석 연구, 아이지에스, 2018

맞춤형 직업역량분석 및 교육 추천 인공지능 플랫폼 솔루션 개발, 한국연구재단, 2018

설문 코딩 자동화 방법론의 개발 및 시스템 구축에 관한 연구, 마크로밀엠브레인, 2018

KB Query 를 위한 NL-KBQA 모델 개발연구, SK텔레콤, 2017

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이상엽 교수 (언론홍보학과) 연세대학교 언론홍보영상학부 (구, 신문방송학과) 조교수 연구 분야: 온라인 데이터 분석, 헬스, 정보 공유, 미디어 경제 주요 연구 방법: 텍스트 마이닝, 네트워크 분석, 계량경제학, 기계학습

주요 경력 과학기술정책연구원, 부연구위원 한국미디어경영학회 연구이사, 사이버커뮤니케이션학회 연구이사

주요 연구 주제 미디어가 건강 관련 행동과 인식에 미치는 영향 심리적 특성과 소셜 미디어 콘텐츠와의 관계 건강 관련 행동/습관과 소셜 미디어 이용 패턴/행태와의 관계 소셜 미디어의 부정적 영향 (자살, 자해 등),네트워크 분석 방법을 사용한 텍스트 분석 소셜 미디어를 통한 정보 공유, 신문 기사와 댓글 분석 등.

임일 교수 (경영학과) 연세대학교 경영대학 교수 (정보시스템 전공) 연구분야: 추천 시스템, 개인화 기술

과제 2014년, 빅데이터 여론분석 프레임워크 개발을 위한 사전연구,

한국연구재단(NRF) 2013년, 빅데이터 정책기반 구축, 지식경제부 2010년, 서울시 산업통상 진흥원, 사용자 상황을 고려한 모바일 광고 개인화 2004년, General Recommendation Engine(GRE), 미국 과학재단(NSF)

수상 2017년 우수강의 교수상, 연세대학교 경영대학 2016년 연세대학교 상경/경영대학 초헌학술상 2007년 우수강의 교수상, 연세대학교

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박유랑 교수(의과대학)

연구실적

국가과제

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디지털 애널리틱스 융합 석사과정 교수

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2013년 대학생 빅데이터 교육 - 정보화진흥원2013년 대학생 빅데이터 교육 - 정보화진흥원

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2016년 빅데이터 교육 - 청년희망재단2016년 빅데이터 교육 - 청년희망재단

연세대학교 데이터베이스 연구실 22

2018년 빅데이터 교육 - 한국데이터진흥원2018년 빅데이터 교육 - 한국데이터진흥원

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Big Data/AI ‐ The futureBig Data/AI ‐ The future

Big Data is rapidly evolving now !

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디지털 애널리틱스 융합 과정 신입생 모집

20명의 데이터사이언스 어벤져스를 찾습니다.

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감사합니다.

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