최종 업데이트: 2026/5/8
데이터과학의 응용 영역 관련 안내
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데이터과학의 응용 1, 2, 3 각각의 영역에서 3학점, 총 9학점까지 전공선택 과목으로 인정 가능합니다.
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위 리스트에 없는 과목이라도 문의 시 전공주임 교수님의 심의에 따라 추가 지정이 가능합니다.
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데이터과학의 응용 1: 인문사회계열 초급, 자연계열 중급, 공학계열 고급
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데이터과학의 응용 2: 자연계열 초급, 공학계열 고급, 인문사회계열 고급
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데이터과학의 응용 3: 공학계열 초급, 인문사회계열 중급, 자연계열 고급
타 학부/전공 개설 교과목 관련 규정
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학부 규정에 따라 서울대학교 첨단융합학부의 다른 전공에서 개설하는 과목 (예: ’신호 및 시스템’, ‘프로그래밍 개발 방법론’ 등)은 별도 제한 없이 최대 9학점까지 전공선택으로 인정 가능합니다. (학부 측 유권해석 완료)
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통계학과와 컴퓨터공학부의 모든 과목은 최대 9학점까지 ‘데이터 과학의 응용’과 별개로 전공선택으로 인정 가능합니다. (’타 학부 전공과목 최대 9학점 인정’에 해당)
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수리과학부 개설 ‘선형대수학’(3학점) 과목은 ‘데이터 과학의 응용’, ‘타 학부 전공과목 최대 9학점 인정’과 관계없이 학점 제한과 별개로 전공선택으로 인정 가능합니다. (2025 기준 1학기, 2학기, 여름학기, 겨울학기 모두 개설)
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‘선형대수학1’(3학점), ‘선형대수학2’(3학점) 과목을 모두 이수했을 경우 ‘선형대수학’을 이수한것으로 인정하며, ‘선형대수학2’는 ‘데이터 과학의 응용 2’ 영역으로 인정 가능합니다.
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통계학과 ‘수리통계1’(3학점), ‘수리통계2’(3학점) 과목을 모두 이수했을 경우 전공필수 ‘수리통계’를 이수한 것으로 인정합니다.
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컴퓨터공학부 ‘자료구조’(3학점) 또는 전기정보공학부 ‘자료구조의 기초’(3학점) 과목을 이수하고, 컴퓨터공학부 ‘알고리즘’(3학점) 또는 전기정보공학부 ‘알고리즘의 기초’(3학점) 과목을 이수했을 경우 전공필수 ‘자료구조와 알고리즘’을 이수한 것으로 인정합니다.
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통계학과 ‘데이터마이닝 및 실습’(3학점)을 이수한 경우 전공선택 ‘데이터마이닝과 기계학습’을 이수한 것으로 인정합니다.
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컴퓨터공학부 ‘컴퓨터비전’(3학점)을 이수한 경우 전공선택 ‘데이터기반 컴퓨터비전’을 이수한 것으로 인정합니다.
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통계학과 ‘실험계획 및 실습’(3학점)을 이수한 경우 전공선택 ‘회귀모형 2’를 이수한 것으로 인정합니다.
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이상의 대체 과목들은 ‘타 학부 전공과목 인정’의 9학점 제한에 산입되지 않습니다. 단, 대체 과목 수강 시 원 과목을 추가로 수강해도 전공학점으로 중복 인정하지 않습니다.
