이수표준형태 (학사)
학년/학기 | 1 | 2 |
2 | (881.007) 선형대수학
(M3639.001500) 데이터과학개론 | (M3639.001700) 자료구조와 알고리즘*
(M3635.000100) 확률론 개론*
(M3635.000200) 데이터 시각화와 탐색적 자료분석
데이터과학의 응용 영역1 |
3 | (M3639.001800) 데이터마이닝과 기계학습
(M3635.000300) 수리통계*
(M3635.000400) 회귀모형 1
(M3632.001200) 최적화 개론* | (M3635.000500) 회귀모형 2
(M3635.000600) 데이터엔지니어링*
데이터과학의 응용 영역2
보건의료자료분석을 위한 통계방법론 |
4 | (M3639.001900) 인공지능의 기초
(M3639.002000) 딥러닝의 기초
(M3635.000700) 고급 데이터 분석
(M3635.000800) 데이터과학 창의연구
데이터기반 컴퓨터비전 | (M3635.000900) 데이터기반 의사결정
(M3635.001000) 캡스톤 프로젝트*
데이터 과학의 응용 영역3
대규모언어모델과 검색증강생성 |
전공선택 인정과목 (Credited as Major Elective)
① 학부 내규로 인정하는 과목
② 「데이터과학의 응용 영역 1 」「데이터과학의 응용 영역 2 」「데이터과학의 응용 영역 3 」의 경우 학부 내 타 전공 혹은 타 교육기구의 데이터과학 응용 혹은 컴퓨팅과 모델링이 필요한 교과목을 전공주임의 사전 승인하에 이수 할 수 있으며, 이 경우 총 9학점 이내에서 이수할 수 있음.
