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트랙 개요
2023년에 신설된 융복합 데이터 사이언스(CDS, Convergent Data Science) 트랙은 다양한 분야에서 획득한 데이터와 지식을 통합하여 문제를 해결하는 데이터 과학 역량을 교육하기 위해 설계된 트랙입니다.
본 트랙은 본교 4단계 BK21 교육연구 사업과 연계·운영되며, 이제는 변곡점에 도달하여 그 활용이 한층 가속화될 것으로 전망되는 인공지능(AI)과 기계학습(ML)의 시대에, 당면한 문제의 본질을 이해하고 올바르게 정의하며, 이에 대한 현명한 기술적 해법을 모색할 수 있는 창의 인재를 육성하는데 기여하게 될 것입니다.
트랙 소개
현재 다수의 고등교육기관에서 도구와 기술로서 데이터 사이언스와 인공지능을 교육하고 있지만, 관련 기술이 점차 자동화(AutoML)되고 대중화(Citizen Data Scientist)되어 감에 따라 이제는 데이터 사이언스와 인공지능을 어떻게 효과적으로 활용할 것인지가 훨씬 더 중요해진 시점이 되었습니다. 이러한 시대적 변화에 부응하고자, 국민대학교 비즈니스IT전문대학원에서는 융복합적 접근을 통해 문제 해결(Problem-solving) 역량 뿐 아니라, 문제 정의(Problem-defining) 역량도 함께 교육하는 융복합 데이터 사이언스 트랙을 개설하게 되었습니다.
융복합 데이터 사이언스는 데이터 분석, 통계, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 및 시각화 기술 등 다양한 분야의 기술과 도구들을 활용하며, 동시에 다양한 분야의 전문가들과 협업하여 문제를 해결하기 위해 필요한 도메인 지식과 비즈니스 인사이트를 포함합니다. 이를 통해 기존에는 해결하기 어려웠던 문제들을 새로운 관점에서 다시 접근하여 해결할 수 있는 역량을 배양합니다.
구체적으로 본 트랙에서는 ‘디자인 사고(Design Thinking)’ 훈련을 통해 우리 사회나 기업들이 당면한 문제들을 다양한 관점에서 입체적으로 이해할 수 있는 역량을 제고시키고, ‘데이터 분석(Data Analytics)’ 교육·훈련을 통해 데이터에 기반해 과학적으로 문제 해결의 실마리를 찾아낼 수 있는 역량을 확보할 수 있도록 할 것입니다. 아울러, 마지막 단계에서 ‘실무 적용(Field Application)’을 통한 학위논문 연구 혹은 프로젝트를 수행하도록 지도함으로써, 실제 사회나 기업의 문제 해결에 트랙 과정에서 배운 디자인 사고와 데이터 분석 역량을 적용하는 훈련을 지도받게 될 것입니다.
개설 배경
AI 대전환 시대의 도래
ChatGPT, GPT-4 등 가시적이면서도 대중적인 인공지능 서비스가 출현하면서, 앞으로 우리 사회나 기업에서 인공지능이나 데이터 사이언스를 보다 적극적으로 도입, 활용하게 될 것으로 전망되고 있습니다. 이에 Thomas H. Davenport와 같은 학자는 Walmart, Pfizer, Seagate 등 미국 내 선도기업들과 미국 및 싱가포르 정부의 성공사례들을 바탕으로 “이제 AI에 모든 것을 걸어야 할 때(All-in on AI, 2023. 1.)”라고 주장하고 있습니다. 이와 같은 AI 대전환(AI Transformation) 시대에, 기업과 각국 정부들은 “어떻게 AI를 효과적으로 활용할 것인가?”에 대한 해답을 찾기위해 동분서주하고 있습니다.
융복합 데이터 인재에 대한 산업·사회 수요 확대
인공지능이나 데이터 사이언스를 효과적으로 활용하기 위해서는 ‘데이터 분석’과 같은 기술적 지식 외에 인공지능 기술의 본질과 사회나 기업이 당면한 문제들을 다양한 관점에서 입체적으로 이해할 수 있는 ‘디자인 사고’ 역량이 함께 요구됩니다. 아울러 창의적인 방법으로 인공지능이나 데이터 사이언스를 현장의 문제해결에 적용할 수 있는 ‘실무 적용’ 역량도 갖추어야 합니다. 이처럼 시대가 요구하고 있는 융복합 역량을 갖춘 인재를 육성하기 위해, 기존에 없던 차별화된 교육을 제공하고자 CDS 트랙이 탄생하게 되었습니다.
Data is one of the most important resources in business. However, to make the most of the value of data, data analysts must deeply understand the nature and related problems of the data they deal with, and the available technologies and algorithms.
데이터는 비즈니스에서 가장 중요한 자원 중 하나입니다. 그러나 데이터의 가치를 최대한 활용하려면, 데이터 분석가는 자신이 다루는 데이터의 본질과 연관된 문제들, 그리고 가용한 기술 및 알고리즘에 대해 깊이있게 이해하고 있어야 합니다.
The first step in problem-solving is to clearly understand the problem. Therefore, data analysts should collect as much information as possible about the problem. This information helps to understand the problem and find better solutions.
문제해결의 첫 단계는 문제를 명확하게 이해하는 것입니다. 그래서 데이터 분석가는 문제에 대해 최대한 많은 정보를 수집해야 합니다. 이러한 정보는 문제를 이해하고 더 나은 해결책을 찾는 데 도움을 줍니다.
Analyzing data is just a part of problem-solving. Thus, it is more important to understand the problem itself accurately. Data analysts should not only look at the data but also understand the problems that the data presents.
데이터 분석은 문제 해결의 일부일 뿐입니다. 그래서 문제 자체를 정확하게 이해하는 것이 더 중요합니다. 데이터 분석가들은 데이터만 보는 것이 아니라, 데이터가 나타내는 문제도 함께 이해하여야 합니다.
당신을 데이터를 분석하는 지식과 사회 현상을 이해하는 시각을 모두 갖춘
융합형 인재로 키워드립니다.
4차 산업혁명 시대가 도래하면서 데이터 기반의 의사결정은 선택이 아닌 필수적인 요소가 되었습니다. 융복합 데이터 사이언스(CDS) 트랙에서 제공하는 차별화된 교육 프로그램은 여러분 개인의 미래 경쟁력을 강화하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
트랙 핵심 역량
DT(Design Thinking)
인간 관점에서 세상의 현상과 문제를 바라보고, 문제를 구체적으로 정의하며, 문제 해결 방안에 대해 창의적으로 사고하는 역량
DA(Data Analytics)
통계, 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 및 시각화 기술 등 다양한 분야의 기술과 도구들을 이해하고 활용하는 역량
FA(Field Applications)
산업과 사회가 직면해 있는 실제 문제 해결을 위해 DT와 DA 기술 및 도구들을 적용해 보는 자기주도적 경험을 통해 습득하는 실무 역량
운영체계 및 교과과정
교과 로드맵
이수요건
인증절차
졸업 후 진로
| 일반 기업체 |
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| 인공지능/빅데이터 컨설팅 및 솔루션 관련 기업 |
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| 대학 및 연구기관 | 데이터 과학 또는 애널리틱스 관련 교수 및 연구원 등 |
| 정부부처 및 공공기관 | 데이터 기반 행정 효율화, 공공정책수립 등을 수행하는 공무원 혹은 공공기관 임직원 등 |
트랙 및 지원 관련 문의
| 트랙/지원 관련문의 |
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