Lawschool of Ewha University

교과목 소개

데이터사이언스대학원 교과목 소개

데이터사이언스개론(Introduction to Data Science)
학수번호 과목명 학점/시간 개설학기
IDS101 데이터사이언스개론
(Introduction to Data Science)
1.5/1.5 양학기
데이터사이언스 대학원에서 배우게 될 내용 전반에 대해 살펴본다. 빅데이터 역사, 개념, 핵심요소 및 데이터 분석과정에 대해 알아보고 빅데이터와 인공지능간의 관계에 대해서도 살펴본다. 빅데이터 현업 활용 사례 및 전략에 대해서도 알아본다.
This course provides an overview of data science from a wide standpoint. The history of data science, concepts, core elements, analysis process with big data and the relationship between big data and artificial intelligence will be taught. This course also covers a variety of best practices in data science area.
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데이터분석을위한통계(Statistics for Data Science)
학수번호 과목명 학점/시간 개설학기
IDS102 데이터분석을위한통계
(Statistics for Data Science)
3.0/3.0 양학기
이 과목에서는 데이터 분석을 위한 통계학의 기본 개념을 이해하고, 여러 종류의 데이터들을 분석할 수 있는 기본적인 통계적인 방법들을 학습한다. R 프로그램 실습을 통해 실제 데이터 분석에 적용하는 방법을 익힌다. 세부적인 주제로는 확률의 개념, 확률 분포, 통계적 추론, 회귀 분석, 범주형 자료분석 등을 다룬다.
In this course, students understand the basic concepts of statistics for data analysis and learn basic statistical methods to analyze various types of data. Also, students learn how to conduct data analysis through R program practice. Detailed topics include the concept of probability, probability distribution, statistical inference, regression analysis, and categorical data analysis.
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데이터사이언스프로그래밍(Data Science Programming)
학수번호 과목명 학점/시간 개설학기
IDS103 데이터사이언스프로그래밍
(Data Science Programming)
3.0/3.0 양학기
데이터분석을 위한 파이썬 프로그래밍에 대해 학습한다. 프로그래밍 기초부터 데이터 분석에 자주 활용되는 라이브러리(Numpy, Pandas 등)들을 학습하며 데이터 분석 프로그래밍의 기초를 다진다.
In this course students learn Python programming for data analysis. From the fundamentals of programming, students will also learn the essential libraries (Numpy, Pandas, and so on) for data analytics.
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머신러닝원리와응용(Applied Machine Learning)
학수번호 과목명 학점/시간 개설학기
IDS104 머신러닝원리와응용
(Applied Machine Learning)
3.0/3.0 양학기
머신러닝의 기본 개념과 원리에 대해 살펴보고 실제 현장에서 어떻게 응용되고 있는지 살펴본다. 다양한 머신러닝 기법들의 이론들을 학습하고 각 기법들을 실제로 적용해보는 실습들을 병행한다.
This course provides the fundamental concepts and principles of machine learning and real world applications where the machine learning approaches are applied. Along with programming practices, students learn how machine learning techniques are applied to data analysis.
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데이터사이언스초청세미나(Data Science Seminar)
학수번호 과목명 학점/시간 개설학기
IDS801 데이터사이언스초청세미나
(Data Science Seminar)
1.5/1.5 양학기
본 초청세미나에서는 데이터사이언스 분야의 최고 전문가들로부터 최신 데이터사이언스 동향 및 이슈들을 접하고, 이를 통해 실제 현장에서 요구되는 데이터 분석 관련 실제적 지식과 실무 감각을 배양하는 것을 목표로 한다.
In this invitational seminar, students can experience the latest data science trends and issues delivered by top experts in the data science field.
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데이터사이언스캡스톤디자인(Data Science Capstone Design)
학수번호 과목명 학점/시간 개설학기
IDS901 데이터사이언스캡스톤디자인
(Data Science Capstone Design)
3.0/3.0 양학기
데이터사이언스 대학원에서 배운 내용과 이해를 토대로 캡스톤 과제를 수행한다. 문제 정의에서부터 체계적인 분석 과정, 적절한 방법론을 활용한 문제 해결, 그리고 인사이트 도출에 이르기까지 데이터사이언스 프로젝트의 전반적인 프로세스를 경험한다.
This course requires students to synthesize all of their knowledge and experiences to successfully complete a data science project. Students will describe the problem in a specific domain and address it using relevant approaches, deriving valuable insights from the outcomes.
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코어 교과목

딥러닝기반데이터분석, 데이터베이스시스템, 고급통계분석, 텍스트마이닝과자연어처리, 빅데이터시각화, 빅데이터와사회적이슈 등

응용전략 교과목

데이터사이언스응용전략I, II

핵심기술 교과목

데이터사이언스핵심응용I, II