교육과정
공통 기초과목 및 공통 핵심과목: DS 컨소시엄에 참여하는 모든 대학원과 함께, 3과목의 공통 기초과목과 4과목의 공통 핵심과목을 공유하여 운영하며, 이를 통해 데이터사이언스 분야 전문교과의 표준화 및 배출 전문인력의 공통 소양과 기본 역량을 고르게 갖출 수 있도록 함
심화 과목: 데이터사이언스 분야의 심도 있는 이해와 연구를 돕기 위해 6개의 교과목을 심화 과목으로 구성하여 운영하며, 장기적으로는 DS 컨소시엄 내의 타 대학원 교과목과의 코드쉐어까지 진행될 수 있도록 표준화할 계획임
융합 과목: 다양한 산업 및 기술 분야와의 접목을 통해 데이터사이언스의 응용 영역을 확대하고, 관련 분야의 연구를 선도할 수 있도록 10개의 융합 과목을 『융합 기반 교과목』과 『산업 특화 교과목』으로 구성하여 운영하고자 함
세미나 및 논문연구 과목의 프로젝트 및 인턴십 연계 운영
대학원 학칙상 의무적으로 편성하여 운영하게 되어있는 (석사⋅박사) 세미나의 경우에는 기존에 학기 중에 진행되던 연구논문의 학습 형태 이외에도, 방학 중 계절학기 편성을 통해 관련 지역기업의 인턴십을 통한 현장 프로젝트 수행의 형태로도 운영할 수 있도록 함
마지막 학기에 편성되는 (석사⋅박사) 논문연구 교과목을 기존에 학기 중에 진행되던 졸업논문의 작성 형태 이외에도, 방학 중 계절학기 편성을 통해 캡스톤 프로젝트와 연계하여 운영함으로써, 지역 기업의 문제를 해결하는 프로젝트의 수행 결과가 최종 논문의 형태나 프로젝트 보고서의 형태로 정리될 수 있도록 운영방식을 확대함
교 과 목 | 학점 | 학기 | 이수구분 | 비고 | |
국 문 | 영 문 | ||||
석사논문연구 | Master's Thesis Research | 3-3-0 | 1,2 | 전공필수 | |
박사논문연구 | Doctoral Dissertation Research | 3-3-0 | 1,2 | 전공필수 | |
빅데이터 분석 | Big Data Analysis | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
지능형차량특론 | Special Topics on Intelligent Vehicles | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
컴퓨터비전 심화연구 | Advanced Research on Computer Vision | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
데이터기반 프로세스 설계 | Data Driven Process Design | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
의료생체 빅데이터 분석과 인공지능 | Medical Biometric Big Data Analysis and Artificial Intelligence | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
금융 빅데이터 | Financial Big Data | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
제조 마케팅 융합 특론 | Special Topics on Manufacturing Marketing Convergence | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
헬스케어 융합특론 | Special Topics in Healthcare Convergence | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
자연언어처리 | Natural Language Processing | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
데이터베이스 | Database | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
인공지능 영상분석 | Artificial Intelligence Video Analysis | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
DS와 오픈소스SW | Data Science and Opensource Software | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
DS 특론 | Special Topics on Data Science | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
인공지능 생성모델 | Artificial Intelligence Generation Model | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
인공지능 심화연구 | Advanced Research on Artificial Intelligence | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
블록체인 비즈니스 분석 | Blockchain Business Analysis | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
모바일 인텔리전스 | Mobile Intelligence | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
시공간 데이터 처리 및 실습 | Spatio-temporal Data Processing and Practice | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
GIS처리론 | GIS Processing Theory | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
물류 빅데이터 분석 | Logistics Big Data Analysis | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
데이터 시각화 | Data Visualization | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
데이터 프로그래밍 | Data Programming | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
데이터사이언스 수학 | Data Science Mathematics | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
데이터사이언스 통계 | Data Science Statistics | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
데이터 컴퓨팅 | Data Computing | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
머신러닝 | Machine Learning | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
딥러닝 | Deep Learning | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
데이터사이언스 윤리와 법제 | Data Science Ethics and Legislation | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
분산시스템 및 병렬처리 | Distributed System and Parallel Processing | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
진화 알고리즘 및 응용 | Evolutionary Algorithms and Applications | 3-3-0 | 1,2 | 전공선택 | |
| 총과목수 총학점 논문연구 ( 2 ) ( 6 ) 전 공 ( 30 ) ( 90 ) | ||||
지역특화형 교육과정 개설 (온라인 강의 개발)
지역산업에 특화된 교육과정으로써 1개의 심화과목과 3개의 융합과목을 개발하여 DS 컨소시엄 차원에서 공동 운영함
빅데이터 분석(3학점, 심화): 분석 데이터의 취합 및 정제, 분석과 모델 최적화, 구현 및 배포에 이르는 전체 과정을 15주에 걸쳐 학습하도록 구성됨
데이터기반 프로세스 설계(3학점, 융합): 데이터 기반으로 비즈니스 문제를 해결하기 위한 프로세스를 설계하는 방법과 기술에 대하여 다루며, 데이터 요구사항의 수집과 분석, 모델링, 데이터 아키텍쳐와 품질 설계 및 프로세스 개선에 대한 내용을 학습하도록 구성됨
의료생체 빅데이터 분석과 인공지능(3학점, 융합): 의료데이터 수집과 전처리, 의료 영상처리와 이미지 분석, 바이오신호 처리와 분석 등과 같은 의료산업의 빅데이터 처리를 주제로 관련된 인공지능 모델을 개발하고 최적화하기 위한 기술을 학습하게 됨
금융 빅데이터(3학점, 융합): 금융 분야에서의 데이터 마이닝과 예측 모델링 기법, 금융 상품 설계와 가격 책정 모델, 금융 리스크 분석과 관리 등을 주제로 관련된 데이터 보안과 사이버 위협 대응 등의 내용과 함께 학습하게 됨
지역특화형 마이크로디그리
부경대학교는 부산시 7대 전략산업 중 스마트해양산업, 미래수송기기산업, 지능정보서비스산업등과 밀접히 연계되는 스마트물류 산업의 혁신을 위해 『스마트물류&You』라는 이름의 특화 마이크로디그리를 운영하고, 관련하여 다음의 특화응용과목을 개설하여 제공할 계획임
시공간 데이터 처리 및 실습, 물류 빅데이터 분석
지역 기업 재직자 활용을 위한 수업 체계 유연화
지역 전문가들과 함께 진행하는 팀 티칭의 확대
교과목의 담당 교수와 2인 이상의 재직자 전문가들이 함께하여 15주의 강의를 완성하고, 원격수업이나 온라인 동영상 수업의 형태로도 수업에 참여할 수 있는 방식으로 운영
야간 및 주말 시간과 같이 재직자들이 업무외 시간을 활용하여 참여할 수 있는 수업을 확대하여 편성하고, 중간 및 기말고사 주간과 보충수업 주간을 탄력적으로 활용한 집중식 강의 방식도 적극 도입하고자 함
학기별로 1~2주의 강의를 실무과 연계하여 현장소개/실무특강/탐방 등의 형태로 진행하는 수업을 확대하고, 현장 문제에 대한 기말 프로젝트 형식의 과제와 수업 진행을 장려함
지역특화형 캡스톤 프로젝트 및 협업 프로젝트
산업 데이터 분석이 필요한 지역 기업과의 공동연구 수행
세미나와 논문 연구 교과목의 유연한 편성을 통해 지역 기업의 현장 문제를 캡스톤 프로젝트화 하여 공동으로 연구하여 해결할 수 있도록 유도함
지자체 공공데이터의 활용과 컨소시엄내 데이터저장소의 활용 확대
공공데이터포털을 통해 공개되는 데이터의 전처리와 활용을 장려하고, 정제된 데이터의 재사용과 공유를 촉진할 수 있도록 컨소시엄내 데이터저장소를 활용하고자 함
부산시에서 공공데이터포털에 공유하고자 하는 데이터 중 일부를 사전 처리와 정제 및 분석을 통해 검토하고, 그 결과를 공공데이터 포털에 공유할 수 있도록 연계함으로써, 지자체의 부담을 줄이면서도 대학원의 지역사회에 대한 기여도를 확대할 수 있도록 프로젝트 형태로 진행
학내 데이터사이언스 확산을 위한 학생지원 프로그램
지원자격 확대와 접근성 강화
학부과정 4학기 이상 수료한 학생이라면 1월과 7월 중 언제든지 학석연계과정을 통해 데이터사이언스대학원에 지원할 수 있도록 하며, 대상자의 지원자격도 성적 평점평균이 3.0 이상이라면 누구나 지원할 수 있도록 허용함
데이터사이언스 대학원에 학석사연계과정으로 선발된 학생의 경우에는 석사학위과정 입학시험을 면제하며, 학석사 연계과정 동안의 장학금을 전액 부경대학교 차원에서 지원하도록 함
우수 학석사연계과정생의 경우에는 선발하여 장학금을 지급하며, 정규 교육과정 외에도 개별 프로젝트 수행을 위해 교내 컴퓨팅 인프라에 대한 접근 권한을 제공함
데이터사이언스 관련 경진대회 및 단기 강좌 개최
부산시 7대전략산업 기반 데이터를 바탕으로 한 경진대회 개최하여 학부 및 타 전공 대학원생의 참여를 독려함
타 전공자를 대상으로 데이터사이언스 단기 강좌를 온오프라인을 통해 제공하여, 쉽게 대학원 과정으로 진로를 이어갈 수 있도록 유도함
기업수요맞춤형 프로젝트
세미나와 논문연구 교과목의 확대 운영을 통한 프로젝트 수행
정규 학기동안 기존 연구논문의 학습 위주로 운영되는 형태외에도 계절수업의 형태로 세미나와 논문연구 교과목을 확대 편성하여, 지역 기업체와 기관으로부터 발굴한 연구 주제를 프로젝트 형태로 진행할 수 있도록 운영함
재직자 석사과정의 경우, 논문 게재를 통한 졸업 사정 이외에도 기업수요를 만족시키는 프로젝트 수행을 하고, 그 결과를 보고서의 형태로 제출하고, 관련 기업의 전문가가 참여하는 심사과정을 통해 졸업 자격을 획득할 수 있도록 프로그램 운영을 확대함