Seoul National University School of Transdisciplinary Innovations
서울대학교 첨단융합학부
융합데이터과학 전공
융합데이터과학에서는 다양한 분야의 데이터 처리 및 계산의 기본 방법론을 폭넓게 다루므로, 다
양한 세부 전공에서 활용이 가능하다. 아래에 몇 가지 세부 전공을 소개하나 여기에 제한되지 않는
다.
1. 통계학: 통계학은 실험과 관측으로 자료를 수집하고 이를 바탕으로 자료가 생성 모집단에 대
한 추론을 통해 결론을 도출하는 학문이다. 통계학은 자료수집을 위한 실험설계와 표본조사에서부터,
자료분석을 통해 얻어진 결과에 대한 불확실성을 바탕으로 합리적인 결론 도출과 예측에 이르기까지
전 과정을 포괄한다.
2. 데이터 처리, 모델링 및 분석: 관찰이나 실험, 조사 등으로 얻은 데이터로부터 유용한 지식을
추출하기 위한 모든 과정을 다루며, 원천 데이터를 정리, 변환, 수학적 모델로 표현을 하고, 컴퓨터
시스템으로 구현을 하고, 이를 통해 유용한 정보를 발굴하고 의사결정을 지원한다.
3. 인공지능: 기계가 인간과 유사한 지능을 갖도록 하는 기술을 가리키며, 대량의 데이터로부터
모델을 학습하고 문제를 해결한다. 근래에는 다양한 기계학습 방법론 중 신경망 기반의 딥러닝이 가
장 각광을 받고 있으며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 로봇학 등 많은 응용 분야를 포함한
다.
4. 컴퓨터과학: 컴퓨터를 활용하여 정보를 처리하는 모든 측면에 대한 학문이며, 계산과 정보에
대한 이론적 이해부터 계산 시스템을 실제로 구현하는 모든 부분을 아우른다. 컴퓨터의 하드웨어 및
소프트웨어, 알고리즘, 데이터베이스, 네트워크, 보안, 계산 이론 등 다양한 핵심 분야들로 구성된다.
목표
1. 데이터 과학의 핵심분야를 이해할 수 있는 수리적 사고능력 강화
2. 대규모 데이터의 효과적 처리능력 함양
3. 다양한 형태의 데이터 분석능력 개발
4. 융합연구를 위한 의사소통능력과 연구윤리 학습
5. 창의적 문제해결을 위한 초학제적 소양 함양
학문적 특성
데이터과학 기반 혁신인재 양성을 통한 창업생태계 구축 및 다양한 도메인 분야의 주
요 현실 문제 해법을 제시할 융합인재를 양성한다.
전공 공부를 위해 필요한 역량
(선이수 학습이 필요한 영역 및 교과목, 고등학교 이수 교과목 등)
융합데이터과학은 통계학과 컴퓨터공학을 기반으로 데이터과학의 핵심영역인 기계학습, 인공지능, 확
률과 통계 모형을 학습하고 이를 다양한 응용분야에 적용하는 것을 목표로 하는 학문이다. 따라서
고등학교 및 대학 학부 1학년 수준에서 미적분학, 프로그래밍 언어, 통계학, 선형대수학 등 수학, 통
계, 컴퓨팅 분야에 관한 역량을 길러두는 것이 좋다.
대표적인 응용분야로 디지털인문학, 데이터 저널리즘, 계산사회과학, 계산신경과학, 생물정보학, AI 신
약개발, 거대과학(입자물리, 천문학), 스마트 시티, 스마트 팜, 제조산업 등을 들 수 있다. 또한 컴퓨터
공학, 통계학, 인공지능 및 산업공학 분야와 자연스럽게 연결이 가능하므로 이 방향으로 심화하여 연
구를 하거나 경력을 쌓고 싶은 학생들에게 좋은 전공이다.
전공에 대한 흔한 오해(Myths)와 사실
1. 융합데이터과학은 통계학, 컴퓨터공학, 산업공학 등 분야를 깊이 없이 얕게 배운다?
‘자신이 원하는 분야를 선택’하여 깊게 배울 수 있으며, 다양한 학문과의 융합이나 여러 방향으로의
경력 설계가 가능하다. 융합적 접근과 더불어 컴퓨터공학, 통계학과 같은 코어분야에 대한 깊이 있는
공부를 통해 코어분야 취업이나 대학원 진학의 길도 열려 있다. 융합분야(계산신경과학, AI 신약개발,
스마트시티 등)에 관심이 있을 경우 데이터과학의 응용 교과목을 통해 해당 지식을 습득하거나 복수
전공을 통해 깊이 있는 공부를 한 후 해당 분야의 취업이나 진학을 권장한다.
2. 연구/대학원 쪽으로는 좋지만 다른 분야 취업이나 진출이 어렵다?
학과 차원에서 캡스톤 프로젝트 교과목 등을 통한 실무교육과 인턴십을 진행하고 있다. 또한 첨단융
합 3가지 트랙 중 창업 트랙을 선택한다면 창업 분야로도 진출할 수 있다.
졸업요건
2025학번 기준
세부트랙별 교육과정
< 데이터과학의 응용 영역 부가 설명 >
영역 1: 인문사회계열 초급, 자연계열 중급, 공학계열 고급
영역 2: 자연계열 초급, 공학계열 중급, 인문사회계열 고급
영역 3: 공학계열 초급, 인문사회계열 중급, 자연계열 고급
해당 영역 과목은 아래 링크에서 확인 가능
예시
1) 계산화학분야에 관심이 있을 경우 화학부에서 계설된 “계산화학”을 3학년 1학기에 “데이터 과학의 응용 2”로 먼저 수강한 후 3학년 2학기에 “화학과 AI”를 “데이터 과학의 응용 1”로 수강한다. “ 이 경우 2학년 2학기에 “데이터 관리와 분석”을 데이터 과학의 응용 1로 수강하는 것을 고려할 수 있다.
2) 신경과학에 관심이 있는 경우 인지신경과학, 인간뇌과학의 데이터 사이언스를 각각 데이터 과학의 2, 3으로 3학년 2학기와 4학년 2학기에 수강을 하고 2학년 2학기에는 컴퓨터 지도학을 데이터과학의 응용 1로 수강한다.
