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개요
- 포스텍 내 교과과정은 전공핵심, 전공기초, 실무의 3단계로 구성
- 해외 협력대학은 기술심화/산업특화 교육과목 제공
데이터 분석
데이터기반 문제해결
데이터융합 글로벌기업가정신
전공핵심 교과목
[포스텍]
[포스텍]
모든 전공생들이 수강하는 데이터분석 관련 기초 핵심 교과목
전공기초 교과목
[포스텍]
[포스텍]
전공 분야의 주제를 학습하는 전공 교과목
심화·특화 교과목
[해외 협력대학]
[해외 협력대학]
해외 협력대학의 기술심화/산업응용 교과목
실무 교과목
[포스텍]
[포스텍]
글로벌 기업진출과 역량 배양을 위한 교과목
전공선택
| 학수번호 | 강-실-학 | 교과목명 |
|---|---|---|
| IDSC501 | 3-0-3 | 데이터엔지니어링 (Data Engineering) |
| IDSC574 | 3-0-3 | 데이터 과학을 위한 프로그래밍 (Programming for Data Science) |
| IDSC502 | 3-0-3 | 데이터 과학을 위한 수학 (Mathematics for Data Science) |
| IDSC677 | 3-0-3 | 시계열 분석 (Time-Series Analysis) |
| IDSC532 | 3-0-3 | 수학의 응용과 빅데이터 (App. of Mathematics and Big Data) |
| IDSC515 | 3-0-3 | 기계학습 (Machine Learning) |
| IDSC538 | 3-0-3 | 딥러닝 (Deep Learning) |
| IDSC627 | 3-0-3 | 강화 학습 (Reinforcement Learning) |
| IDSC539 | 3-0-3 | 컴퓨터 비전 (Computer Vision) |
| IDSC528 | 3-0-3 | 기계학습을 위한 최적화 (Optimization for Machine Learning) |
| IDSC662 | 3-0-3 | 이산최적화 (Discrete Optimization) |
| IDSC666 | 3-0-3 | 추계적 과정 (Applied Stochastic Processes) |
| IDSC661 | 3-0-3 | 고등선형계획 (Advanced Linear Programming) |
| IDSC583 | 3-0-3 | 프로세스 마이닝 (Process Mining) |
| IDSC763 | 3-0-3 | 비선형계획 (Nonlinear Programming) |
| IDSC764 | 3-0-3 | 동적계획법과 강화학습응용 (Dynamic Programming and Reinforcement Learning Applications) |
| IDSC572 | 3-0-3 | 서비스품질공학 (Service Quality Engineering) |
| IDSC862 | 3-0-3 | 일정계획시스템 (Scheduling System) |
| IDSC723 | 3-0-3 | 제조지능 (Manufacturing Intelligence) |
| IDSC529 | 3-0-3 | 스마트제조 (Smart Manufacturing) |
| IDSC582 | 3-0-3 | 게임이론 및 비즈니스 응용 (Game Theory and Business Applications) |
| IDSC503 | 3-0-3 | 기업가치평가와 사례분석 (Corporate Valuation with Case study) |
| IDSC504 | 3-0-3 | 산업인공지능실습 (Industrial AI Practice) |
| IDSC505 | 3-0-3 | 빅테크 기업의 데이터사이언스활용의 실제 (App. of Data Sci. in Big-Tech Co.) |
연구과목
| 학수번호 | 강-실-학 | 교과목명 |
|---|---|---|
| IDSC897 | 가변학점 | 석사논문연구 (Master Dissertation Research) |
| IDSC701 | 1-0-1 | 글로벌 캡스톤I (Global Capstone I) |
| IDSC702 | 1-0-1 | 글로벌 캡스톤II (Global Capstone II) |
| IDSC801 | 1-0-1 | 산업데이터사이언스세미나I (IDS Seminar I) |
| IDSC802 | 1-0-1 | 산업데이터사이언스세미나II (IDS Seminar II) |
수강 로드맵 가이드라인
1기본
| 1학기 | 2학기 | 3학기 | 4학기 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 전공핵심 | 데이터과학을 위한 프로그래밍 |
데이터엔지니어링 | |||
| 전공기초 | 기계학습 | 데이터과학을 위한 수학 |
데이터과학을 위한 베이지한 통계학 |
해외대학 교과목 (12학점) |
|
| 딥러닝 | 딥러닝 | 비선형계획 | |||
| 이산최적화 | 희박한 통계적방법 |
고동 시뮬레이션 | |||
| 시계열분석 | 고동선형계획법 | 프로세스마이닝 | |||
| 전공응용 (심화, 특화) |
서비스 품질공학 |
통합리스크 관리 | 스마트시스템과 데이터기반 운영과학 |
||
| 제조지능 | 빅테크기업의 데이터 사이언스 활용의 실제 |
기업가치평가와 사례분석 |
|||
| 스마트제조 | 동적계획법과 강화학습응용 |
||||
| 연구 | 산업데이터사이언스 세미나I |
산업데이터사이언스 세미나II |
글로벌캡스톤II | ||
| 글로벌캡스톤I | 논문연구 | ||||
2제조/물류 특화
| 1학기 | 2학기 | 3학기 | 4학기 | |
|---|---|---|---|---|
| 전공핵심 | 데이터엔지니어링 | |||
| 전공기초 | 시계열분석 | 고등선형계획 | 해외대학 교과목 (12학점) |
|
| 이산최적화 | 고등시뮬레이션 | |||
| 프로세스마이닝 | ||||
| 전공응용 (심화,특화) |
서비스품질공학 | 빅테크기업의 데이터사이언스 활용의 실제 |
||
| 제조지능 | 동적계획법과 강화학습응용 | |||
| 스마트제조 | 스마트시스템과 데이터기반 운영과학 |
|||
| 연구 | 산업데이터사이언스 세미나I |
산업데이터사이언스 세미나II |
글로벌캡스톤 | |
| 글로벌캡스톤I | 논문연구 |
3금융 특화
| 1학기 | 2학기 | 3학기 | 4학기 | |
|---|---|---|---|---|
| 전공핵심 | 데이터과학을 위한 프로그래밍 |
데이터엔지니어링 | ||
| 전공기초 | 추계적과정 | 데이터과학을 위한 수학 |
해외대학 교과목 (12학점) |
|
| 기계학습 | 비즈니스애널리틱스 | |||
| 시계열분석 | 데이터과학을 위한 베이지안 통계학 |
|||
| 비선형계획 | ||||
| 전공응용 (심화,특화) |
통합리스크관리 | |||
| 동적계획법과 강화학습응용 |
||||
| 기업가치평가와 사례분석 |
||||
| 연구 | 산업데이터사이언스 세미나I |
산업데이터사이언스 세미나II |
글로벌캡스톤 | |
| 글로벌캡스톤I | 논문연구 |
4데이터사이언스 특화
| 1학기 | 2학기 | 3학기 | 4학기 | |
|---|---|---|---|---|
| 전공핵심 | 데이터과학을 위한 프로그래밍 |
데이터엔지니어링 | ||
| 전공기초 | 추계적과정 | 데이터과학을 위한 수학 |
해외대학 교과목 (12학점) |
|
| 시계열분석 | 희박한 통계적방법 | |||
| 기계학습 | 기계학습을 위한 최적화 |
|||
| 데이터과학을 위한 베이지안 통계학 |
||||
| 프로세스마이닝 | ||||
| 전공응용 (심화,특화) |
동적계획법과 강화학습응용 |
|||
| 연구 | 산업데이터사이언스 세미나I |
산업데이터사이언스 세미나II |
글로벌캡스톤 | |
| 글로벌캡스톤I | 논문연구 |
5AI 특화
| 1학기 | 2학기 | 3학기 | 4학기 | |
|---|---|---|---|---|
| 전공핵심 | 데이터과학을 위한 프로그래밍 |
데이터엔지니어링 | ||
| 전공기초 | 추계적과정 | 데이터과학을 위한 수학 |
해외대학 교과목 (12학점) |
|
| 강화학습 | 딥러닝 | |||
| 기계학습 | 기계학습을 위한 최적화 |
|||
| 데이터과학을 위한 베이지안 통계학 |
||||
| 프로세스마이닝 | ||||
| 전공응용 (심화,특화) |
동적계획법과 강화학습응용 |
|||
| 연구 | 산업데이터사이언스 세미나I |
산업데이터사이언스 세미나II |
글로벌캡스톤 | |
| 글로벌캡스톤I | 논문연구 |