진로와학업설계상담Ⅰ-1(Counseling of Career and Study PlanningⅠ-1, 0-0-0)

입학에서 졸업까지 학업, 진로, 취업 등 대학생활 전반에 대해 지속적인 지도상담과 체계적인 학사관리 및 학생지도를 바탕으로 진로·취업지도를 함으로써 원활한 진로설계 방향을 제시해 준다.

진로와학업설계상담Ⅰ-2(Counseling of Career and Study PlanningⅠ-2, 0-0-0)

입학에서 졸업까지 학업, 진로, 취업 등 대학생활 전반에 대해 지속적인 지도상담과 체계적인 학사관리 및 학생지도를 바탕으로 진로·취업지도를 함으로써 원활한 진로설계 방향을 제시해 준다.

SW프로그래밍기초(Software Programming Fundamentals, 3-2-2)

C언어를 이용하여 문제해결을 위한 프로그램의 설계와 작성방법을 습득한다. 직접 프로그램을 구현해 봄으로써, 프로그램 언어의 기본 자료형, 제어구조, 각종연산자, 함수, 배열, 포인터, 구조체, 표준 및 파일 입출력 방법 등의 기본적인 프로그래밍 기술을 익힌다.

고급프로그래밍(Advanced Programming, 3-3-0)

C 언어를 선수강한 학생들을 대상으로 구조체, 포인터, 재귀호출 등에 대한 효율적인 활용방법을 이해하도록 한다. 이와 아울러 다양한 라이브러리 함수를 활용할 수 있는 능력을 배양한다.

통계수학(Mathematics for Statistics, 3-3-0)

본 교과목에서는 통계학의 개념을 이해하는데 필요한 수학의 기본적인 내용인 미적분 및 선형대수에 대하여 배우고 수학이론이 통계학에서 어떻게 적용되는지를 살펴본다.

진로와학업설계상담Ⅱ-1(Counseling of Career and Study PlanningⅡ-1, 0-0-0)

입학에서 졸업까지 학업, 진로, 취업 등 대학생활 전반에 대해 지속적인 지도상담과 체계적인 학사관리 및 학생지도를 바탕으로 진로·취업지도를 함으로써 원활한 진로설계 방향을 제시해 준다.

진로와학업설계상담Ⅱ-2(Counseling of Career and Study PlanningⅡ-2, 0-0-0)

입학에서 졸업까지 학업, 진로, 취업 등 대학생활 전반에 대해 지속적인 지도상담과 체계적인 학사관리 및 학생지도를 바탕으로 진로·취업지도를 함으로써 원활한 진로설계 방향을 제시해 준다.

데이터처리및실습(Data Handling and Practice, 3-2-2)

데이터처리에 필요한 통계소프트웨어로서 R, SAS/SPSS의 활용에 대해 다룬다.

자료구조(Data Structure, 3-3-0)

소프트웨어의 구성 요소인 자료구조와 알고리즘을 정의할 수 있는 능력을 배양하고, 자료구조의 구현 방법을 새롭게 만들 수 있는 능력, 정확한 알고리즘을 작성하는 능력, 알고리즘의 연산 시간을 분석하는 능력을 배양한다.

객체지향프로그래밍(Object Oriented Programming, 3-2-2)

본 교과목에서는 자바 언어를 사용한 기초적인 프로그래밍 기법을 학습한다. 자바는 객체지향형 언어로서 클래스를 기반으로 캡슐화, 폴리모피즘, 상속 등과 같은 특징을 갖고 있다. 자바는 인터넷 응용 소프트웨어  뿐만 아니라 임베디드 시스템까지 널리 사용되고 있다. 강의에서는 자바의 문법에 대해 자세히 설명하며 기초적인 응용 프로그램을 실습한다.

데이터사이언스방법론(Introduction to Data Science Methodology 3-3-0)

최근 각광 받고 있는 데이터 사이언스 분야의 주제와 방법론에 대해 학습한다. 데이터 분석 가치, 환경, 모델링, 처리방법을 이해하고 바이오 빅데이터, 머신러닝, AI 등 데이터사이언스의 활용 분야에 대해 학습한다.

디지털논리(Digital Logic, 3-3-0)

디지털회로의 기본적인 구조, 원리에 관해서 다룬다. 전반부에서는 디지털회로를 구성하는 부울 함수, 조합회로, 순차회로 및 레지스터 카운터 등을 배운다. 후반부에서는 레지스터 및 프로세서 회로, 제어회로 및 실제 컴퓨터 설계과정을 통하여 컴퓨터의 동작원리를 배운다.

이론통계학Ⅰ(Theoretical StatisticsⅠ, 3-3-0)

본 교과목에서는 확률 및 확률의 분포, 확률변수 등의 개념에 대하여 배우고, 조건부 확률, 확률변수의 독립, 몇 가지 기본적인 분포(정규분포, 이항분포, 다항분포, 감마분포, 카이제곱분포, Poisson분포, 다변량 정규분포)와  확률변수의 변환 등에 대하여 다룬다.

이론통계학Ⅱ(Theoretical StatisticsⅡ, 3-3-0)

본 교과목에서는 이론통계학Ⅰ의 내용을 바탕으로 추정이론 및 가설검정에 대하여 심도 있게 다룬다.

고급데이터처리(Advanced Data & Information Processing, 3-3-0)

데이터처리기술을 바탕으로 SQL, Python, R, SAS 등을 활용하여 다양한 데이터처리 및 분석 방법에 대해 학습하고, 데이터과학에 적합한 IT 및 통계학의 기술을 바탕으로 고급정보를 추출하고 가공하는 방법을 다룬다.

데이터베이스(Database, 3-3-0)

데이터베이스 관리 시스템의 기본 개념과 SQL을 활용한 실제 데이터베이스 구축 및 데이터 검색, 데이터베이스 설계와 관련된 E-R모델 학습, 정규화과정 등 데이터베이스 활용능력을 배양한다.

시스템프로그래밍(System Programming, 3-3-0)

시스템 소프트웨어 설계의 전반적인 개념을 제시하고 시스템 소프트웨어와 기계구조의 연관성을 이해하도록 함을 목표로 한다. 이를 위해 어셈블러, 링커, 로더 등의 기본적인 시스템 소프트웨어들의 설계 및 구현방법에 대해 학습한다.

알고리즘(Algorithms, 3-3-0)

정렬/탐색 알고리즘, 재귀 알고리즘, 그래프 알고리즘 등 다양한 알고리즘들을 고찰하며 알고리즘 전반에 대한 이해도를 높인다. 또한 알고리즘 분석 기술, 알고리즘 설계 기법, 알고리즘의 응용 분야 등과 관련된 이슈들을 포괄적으로 다룬다.

컴퓨터구조(Computer Architecture, 3-3-0)

컴퓨터공학의 기본 주요 과목중의 하나인 컴퓨터 구조는 컴퓨터의 하드웨어 구조를 이해하기 위한 필수적인 과목이다. 본 강의에서는 컴퓨터 구조의 기본적인 이론과 내용을 체계적으로 소개하고, 다양한 예제 설명을 통해 이해하기 쉽게 강의한다. 본 수업은 소프트웨어 및 인터넷정보통신을 전공하는 학생들 위해서 기본적으로 알고 있어야할 컴퓨터 하드웨어 기술의 근본 개념들을 소개하고 강의 한다.

통계조사방법(Statistical Survey, 3-3-0)

오늘날 사회의 변화 속도가 점점 빨라지고 사회현상의 요소들이 점점 다양해지면서 신속하고도 정확한 정보를 획득하기 위한 통계조사방법이 다각도로 활용되고 있다. 여론조사, 시장조사 등 다양한 형태의 표본조사는 학문이나 경제적, 사회적, 문화적 현상파악의 필수적 요소이다. 통계학의 기초지식에 의거하여 초기 단계에서부터 조사 자료에 대한 기초적 통계분석을 포함한 다양한 표본조사 방법과 함께 실제적 활용 능력을 양성시키는 것을 목표로 한다.

진로와취·창업상담Ⅰ-1(Counseling of Career, Employment and Start-up Ⅰ-1, 0-0-0)

입학에서 졸업까지 학업, 진로, 취업 등 대학생활 전반에 대해 지속적인 지도상담과 체계적인 학사관리 및 학생지도를 바탕으로 진로·취업지도를 함으로써 원활한 진로설계 방향을 제시해 준다.

진로와취·창업상담Ⅰ-2(Counseling of Career, Employment and Start-up Ⅰ-2, 0-0-0)

입학에서 졸업까지 학업, 진로, 취업 등 대학생활 전반에 대해 지속적인 지도상담과 체계적인 학사관리 및 학생지도를 바탕으로 진로·취업지도를 함으로써 원활한 진로설계 방향을 제시해 준다.

데이터운영체제(Data Operating System, 3-3-0)

사용자와 하드웨어 사이의 매개자로서 운영체제가 수행하는 역할과 기능은 무엇인지, 운영체제가 어떻게 설계되고 구축되는지 등에 대해 학습한다. 프로세스 관리, 기억장치 관리, 입출력 장치 관리 등과 관련된 주요 주제들을 고찰하는 한편, 운영체제 분야의 최근 연구 동향을 살펴본다.

빅데이터분석Ⅰ(Big Data Analysis Ⅰ, 3-3-0)

디지털 환경에서 생성되는 대규모 데이터의 처리 및 분석 능력을 배양한다. R과 Python을 활용하여 정형/비정형 데이터 처리 및 분석 능력을 익히고, 크롤링 및 API활용한 공공데이터 자료를 이용하여 다양한 빅데이터 분석 방법을 다룬다.

선형모형(Linear Model, 3-3-0)

본 교과목에서는 단순선형회귀, 다중선형회귀, 변수선택, 회귀진단 등 선형모형분석의 이론을 배우고 실제 자료에 분석기법을 적용해본다.

윈도우프로그래밍(Windows Programming, 3-3-0)

윈도우즈 운영체제에서 제공하는 시스템 호출 인터페이스를 소개하고 입력, 출력, 자원 등을 처리하는 기술을 익힌다. 윈도우즈 프로그램의 SDK를 기반으로 다양한 응용을 개발할 수 있도록 하며, 운영체제와 응용들 간의 상호작용 메커니즘에 대해 정확한 개념을 습득한다.

전산회계원리(Principle of Computerized Accounting, 3-3-0)

회계의 기본 지식을 전산프로그램에 원활히 응용할 수 있도록 함을 목적으로 한다.

정보통신(Information Communication, 3-3-0)

전송통신에 있어서 기본적인 이론 및 기술, 통신 프로토콜, 네트워크 타입, 무선 통신 환경에 대해 다룬다. 또한 정보통신 산업의 최신 트렌드를 알아보고 인터넷과 같은 컴퓨터 통신망의 동작 특성을 이해한다.

빅데이터융합캡스톤디자인Ⅰ(Big Data Convergence Capstone DesignⅠ, 3-3-0)

다양한 문제 영역을 발굴하고 이를 해결하기 위한 실전 프로젝트를 수행한다. 학생들이 팀을 구성하여 문제탐색, 기획, 설계를 직접 해보고 필요시 구현 및 제작까지의 단계를 포함하여 다양한 영역에서의 문제해결을 목표로 한다.

데이터보안(Data Security, 3-3-0)

정보보호와 정보보안의 기본 개념을 익히고 사이버세계에서의 각종 위협 및 대응방법에 대해 학습한다. 주요 학습 주제로는 암호학, 대칭키 암호시스템, 공개키 암호시스템, 전자서명, 인증, 보안 모델, 보안 평가, 접근 제어, 침입 탐지 등을 포함한다.

머신러닝(Machine Learning, 3-3-0)

인공지능 구현을 위한 기계학습 방법론에 대해 학습한다. 인공지능의 개념 및 구현 기법에 대해 이해하고, 인공지능을 통한 문제풀이 능력 및 응용분야에 대한 발굴 안목을 배양한다.

빅데이터분석Ⅱ(Big Data Analysis Ⅱ, 3-3-0)

빅데이터분석 심화 과정으로 「빅데이터분석Ⅰ」교과목에 이어 자연어 처리, 공간 빅데이터, NoSql, 빅데이터와 AI 등 다양한 빅데이터에 대한 처리 및 분석 활용 능력을 배양한다.

시계열데이터분석(Time Series Data Analysis, 3-3-0)

본 과목에서는 정상/비정상시계열모형, 회귀모형 등 시계열 데이터를 설명하는 시계열모형들을 이해하고 그것을 바탕으로 시계열 데이터를 분석하는 방법들을 익힌다.

컴퓨팅이론(Computing Theory, 3-3-0)

코딩에 있어서 계산 과정을 보다 효과적으로 이해, 분석하기 위해 필요한 수학적 원리와 주요 개념을 습득하여 컴퓨팅 사고의 능력을 배양한다. 컴퓨팅 분야에 내재되어 있는 정수, 행렬, 그래프 등 수학적 요소들을 효과적으로 발견하고 다룰 수 있도록 관련 개념이나 이론들에 대한 직관력을 키운다.

통계실무(Statistical Practice, 3-3-0)

실무 업무에서 주로 사용되는 통계적 방법론 및 활용 능력을 배양한다. 통계분석을 위한 SW를 활용하여 데이터 자료수집, 코딩 설계, 분석, 보고서 작성 및 시각화에 대해 학습하고, 실제 데이터를 이용하여 직접 분석 및 처리해 본다. 통계청의 마이크로 데이터를 활용하고 응용하는 능력도 배양한다.

진로와취·창업상담Ⅱ-1(Counseling of Career, Employment and Start-upⅡ-1, 0-0-0)

입학에서 졸업까지 학업, 진로, 취업 등 대학생활 전반에 대해 지속적인 지도상담과 체계적인 학사관리 및 학생지도를 바탕으로 진로·취업지도를 함으로써 원활한 진로설계 방향을 제시해 준다.

진로와취·창업상담Ⅱ-2(Counseling of Career, Employment and Start-upⅡ-2, 0-0-0)

입학에서 졸업까지 학업, 진로, 취업 등 대학생활 전반에 대해 지속적인 지도상담과 체계적인 학사관리 및 학생지도를 바탕으로 진로·취업지도를 함으로써 원활한 진로설계 방향을 제시해 준다.

공채코딩(Coding Interview, 3-3-0)

최근 소프트웨어 시대를 맞이하여 굴지의 IT 기업을 중심으로 코딩테스트가 채용절차에 적극적으로 도입되고 있다. 일반 IT 학부의 과정을 심화하고 응용력을 키워 삼성역량테스트. NHN, Amazon, 카카오 등의 코딩 문제들을 분석하고 해결방안을 익혀 실습한다.

금융통계(Financial Statistics, 3-3-0)

본 과목에서는 금융 상품 및 파생금융상품에 대하여 소개하고, 금융상품들의 가치평가 및 위험관리에 대하여 배운다. 주요 내용은 옵션, 선물(선도), 스왑 등의 파생상품의 소개 및 가치평가 방법; Black -Scholes모형, 변동성의 추정방법 및 민감도 등의 옵션 이론과 옵션 복제 방법; 그리고 VaR 를 이용한 위험의 측정방법 등을 포함한다.

데이터마이닝(Data Mining, 3-3-0)

정보기술의 발달과 함께 이미 축적되거나 축적되고 있는 대용량의 데이터베이스 자료에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등의 의미 있는 정보를 추출하는 방법과 알고리즘을 다룬다. 전산학분야와 통계학분야에서 사용되는 알고리즘을 학습하고, 이에 적용할 수 있는 사례를 연구하는 것을 목적으로 한다.

빅데이터시각화(Big Data Visualization, 3-3-0)

데이터 시각화 기법을 익히고 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 추상데이터를 시각적으로 표현하는 인포그래픽 능력을 배양한다.

빅데이터융합캡스톤디자인Ⅱ(Big Data Convergence Capstone DesignⅡ, 3-3-0)

다양한 문제 영역을 발굴하고 이를 해결하기 위한 실전 프로젝트를 수행한다. 학생들이 팀을 구성하여 문제탐색, 기획, 설계를 직접 해보고 필요시 구현 및 제작까지의 단계를 포함하여 다양한 영역에서의 문제해결을 목표로 한다.

빅데이터융합현장실습Ⅰ(Big Data Convergence InternshipⅠ, 3-0-0)

전공 교육으로 학습된 이론 및 실습을 현장실습을 통하여 실무에 적용 할 수 있는 기회를 제공함으로써 학생들의 역량 및 경쟁력을 높인다.

컴파일러(Compiler, 3-3-0)

고급언어를 기계어로 번역하는 컴파일러의 기본적인 구조와 관련된 이론을 배운다. 컴파일러 구성을 위해 필요한 자동장치이론, 언어이론 등을 습득하고 이를 바탕으로 컴파일러 단계인 토큰분석, 파싱, 중간코드 생성에 대한 알고리즘적 접근방법을 배운다.

빅데이터비즈니스모델(Big data Business Model, 3-3-0)

빅데이터가 중소기업 및 대기업 등 비즈니스에 적용되는 방식 및 사례 등을 찾아보고 실제 어떤 비즈니스 모델을 만들어 내고 활용되는지에 대해 탐구하고 학습한다. 또한, 공공 빅데이터를 활용하여 직접 비즈니스 모델을 개발해 본다.

빅데이터융합현장실습Ⅱ(Big Data Convergence InternshipⅡ, 3-0-0)

전공 교육으로 학습된 이론 및 실습을 현장실습을 통하여 실무에 적용 할 수 있는 기회를 제공함으로써 학생들의 역량 및 경쟁력을 높인다.