빅데이터전공

전공소개

  • ICT의 발달로 데이터의 양과 종류가 기하급수적으로 증가함에 따라 대용량 데이터 처리 및 분석 전문가 확보가 시급한 과제로 대두되고 있습니다. 또한, 빅데이터는 4차 산업혁명 시대의 기반 기술로 인식되고 있고 빅 데이터의 적용범위가 넓어지면서 해당 분야별 맟춤형 교육에 대한 필요성이 높아지고 있습니다.

  • 인하대학교 공학대학 빅데이터 전공은 이론과 실무를 겸비한 빅데이터 전문가 인력을 양성하기 위하여 최신 트랜드와 수요에 따른 수요자 중심의 학과제를 운용하고 있습니다 . 그리고 , 현장 친화형 교육으로 실무 중심의 우수한 핵심 인력을 양성하여 빅데이터 관련 분야에서 융합교육을 선도하고 국가 전반의 관련 분야 발전을 선도할 것입니다.

교과과정

빅데이터전공 교과과정
과목명 과목소개
빅데이터 입문 본 교과목의 목적은 수강생이 빅데이터의 의의와 기회, 그리고 한계 등을 정확히 이해하여, 각자의 관심 분야에 적합한 “빅데이터” 문제를 찾을 수 있는 능력을 배양하는 것이다. 이를 위해 빅데이터가 생성되는 환경의 변화 와 기술적 배경을 배우고, 이미 다양한 분야에 적용된 응용 사례를 공부하며, 각자 자신들의 관심 분야에서 가능한 새로운 의미 있는 응용 아이디어를 제안한다.
통계분석방법론 예를 통해서 통계학이 현실속에서 어떠한 문제를 해결할 수 있는지 살펴볼 것이다. 통계분석 과정에서 핵심적인 표본의 추출방법, 자료의 요약 및 정리, 이를 이용한 추론 방법 등을 살펴 볼 것이다. 또한 기본적인 자료분석 방법인 회귀분석, 분산분석, 범주형 자료분석 등을 다룬다. 또한 사례 분석 발표를 통한 프리젠테이션의 기회를 가진다.
R 프로그래밍빅데이터 분석의 기본적인 툴인 R에 대한 프로그래밍 방법과 이를 이용한 기초적인 데이터 핸들링 기법, 분석 기법 등에 대하여 학습한다.
경영정보론본 교과목은 경영학 각론의 이해와 정보통신과 컴퓨터에 대한 수강이 선행되어야 하는 과목으로 기업을 중심으로 한 조직 내에서 컴퓨터를 이용한 효율적인 정보 부석, 저장, 제공 등의 제반 경영정보 정리를 위한 경영정보 시스템에 관한 이론과 사례들을 논의한다. 전자상거래, 모바일, SNS, 빅데이터와 같은 다지털 기술의 비즈니스적 의미를 살펴본다.
회귀분석단순 선형회귀모형, 중회귀모형, 최소제곱추정법의 성질 등을 다룬다. 회귀모형의 기본가정과 그 가정들을 확인하는 방법, 가정이 성립하지 않을 때 대응방법 등을 배운다. 또한 모형의 적합도분석, 잔차분석, 이상점의 발견과 대응방법 등을 공부한다.
데이터베이스기본적으로 갖춰야 할 데이터베이스 활용 능력을 키우기 위하여 MS SQLServer를 활용하여 데이터베이스 시스템의 기본 개념과 관리툴의 활용방법을 익히고 다양한 인터넷 서비스를 구현하는데 필요한 데이터베이스와 관련된 기술을 습득하는 것을 목표로 한다. 또한, 본 교과과정을 통해 데이터베이스 시스템 활용을 위한 SQL 구문의 이해, 데이터베이스 설계 방법과 툴의 활용, 데이터베이스 프로그래밍 기초 기술 및 데이터베이스 시스템 구축 설계 기초 등을 이해하는 것을목표로 한다.
데이터마이닝패턴을 찾고 예측을 하는 각종 기법 등을 토대로 비즈니스 인사이트를 이끌어 내는 방법을 살펴본다. 관련된 각종 알로리즘을 이해하고 이를 통한 문제 해결과 사례를 실습한다.
빅데이터 연구실제 현장에서 발생하는 빅데이터를 이용하여 주제 선정 등 기획, 분석, 적용의 과정을 통하여 현장에 적용할 수 있는 빅데이터 분석 프로세스를 연구한다.
경영과학선형계획법, 정수계획법, 프로젝트관리 등 기초적인 경영과학 기법들을 학습하도록 한다.
기업빅데이터 활용론본 과목은 최근 기업환경에서 중요한 이슈로 자리잡고 있는 데이터 과학 및 빅데이터 기반 의사결정에 대한 주제를 다룬다. 데이터 과학의 기본개념, 빅데이터의 기본개념 및 활용영역, 주요한 빅데이터 분석기법 및 특징과 적용사례들을 살펴본다. 본 과목은 알고리듬이나 수학적 배경이론을 강조하기 보다는 비즈니스의 관점에서 데이터 분석적 사고의 틀을 체득하고 기업의 문제를 데이터 자산의 활용을 통한 해결의 과정으로 이해하는 사고의 체계 수립에 초점을 둔다. 따라서 본 과목은 경영학, 인문학, 사회과학 등 전공자들이 빅데이터에 대한 이해를 높이는데 도움이 되도록 설계하였다.
데이터 시각화빅데이터의효과적으로이해하고표현하기자료및정보시각화기법에대하여학습한다.계층적정보구조를다루는트리기반의시각화,지속적으로수집이되는시계열데이터,다양한변수를다루기위한다차원데이터시각화,개체들의관계를표현하기위한네트워크시각화,등을주요대상으로다룬다.시각화기법의효과및성능을분석하기위한기법을배우고,실제로빅데이터를대상으로하여시각화프로젝트를진행한다.
소프트웨어 실습자바/파이썬언어를활용하여응용소프트웨어시스템을설계,개발하는과정에필요한이론및해결법을교육한다.
다변량 데이터 분석다변량 자료를 다루기 위한 여러가지 통계적인 방법론을 배운다. 주성분 분석, 요인분석, 정준상관분석, 판별 및 분류분석, 군집분석 등을 배운다.
시계열 데이터 분석시계열자료는 경영 및 경제 등의 대부분의 인문사회 분야에서 뿐만아닌라 자연현상에서 나타나는 자료의 형태로서, 이러한 자료의 특성을 수학적 모형으로 표현하고 이를 응용하여 현실문제를 해결하려는 접근방법을 다룬다.
프로젝트관리본 과목은 현대적 사업운영관리 방식으로 널리 쓰이는 프로젝트관리의 기본 개념과 관련 이론 및 기법을 가르치는 것을 목적으로 한다. 교과목의 주된 초점은 다양한 산업환경에서 수행되는 프로젝트를 계획된 시간과 예산안에서 능률적이고 효과적으로 수행하기 위해 필요한 제반 이론과 기법을 배우며, 구체적으로 프로젝트의 필요성 인식과 타당성 검토, 계획 수립, 실행과 통제에 관련된 내용을 포함한다.
머신러닝이 과목에서는 최근 기계학습 분야에서 사용되는 알고리즘과 모델들에 대해서 설명한다. 주요내용은 일반화된 선형모델, 다층인공신경망, 서포트 벡터머신, 베이지안 네트워크, 클러스터링, 강화학습 등이다.
지능정보시스템이 과목은 인공지능의 원리와 방법 및 활용 분야를 개괄적으로 살펴봄으로써 미래의 창의적 융합인재가 갖추어야 할 소양을 함양하는 것을 목적으로 한다. 강의 뿐만 아니라 실습을 통해서 학생들이 인공지능 도구를 활용하여 문제를 해결하는 방법을 직접 경험할 기회를 제공한다.
데이터베이스설계데이타베이스의 필요성, 데이타베이스 모델링 및 설계, 데이타베이스 언어, 실제 많이 사용되고 있는 데이타베이스 관리 시스템의 특성 및 기능 등을 공부하며 이를 실제 응용에 적용할 수 있도록 이론과 실습 교육(설계 및 구축)을 병행한다.
마케팅 조사론마케팅조사의 기본개념과 방법을 숙지시키고 향후 기업체에서의 실무를 대비한 사례연구를 통하여 마케팅조사에 관한 기초를 다지는데 그 목표를 둔다.
재무정보분석재무정보를이용하여가업의경영상태를효과적으로분석하기위한다양한기법과이론들에대해서강의함.이를위해서전통적인분석기법인재무비율분석을비롯하여분해분석,레버리지분석,기업부실분석등의다양한분석기법을다루게됨.또한비계량적인질적인기업분석을위해서기업환경분석과산업분석및경영전략분석등도다루게 된다.
텍스트 마이닝자연언어 처리 기술을 활용하여 반정형/비정형 텍스트 데이터를 정형화하고, 특징을 추출하기 위한 기술과 추출된 특징으로부터 의미 있는 정보를 발견할 수 있도록 하는 기법을 학습한다.

교수진 소개

빅데이터전공 교수진 소개
소속학과 성명 직급 세부전공 비고
통계학과 박헌진 교수 데이터마이닝  
정보통신공학과김유성 교수 데이터 베이스  
전자공학과 김덕환 교수 데이터베이스  
경영학과 이동원 교수경영정보시스템  
경영학과 허원창 교수경영정보시스템  
글로벌금융학과 남두우 교수경영정보시스템  
산업경영공학과 이우기 교수데이터 베이스  
통계학과 유동현 부교수 통계계산  
데이터사이언스학과김승환 조교수통계계산 

공학대학원 석사 졸업 후 향후 전망 및 진로 또는 기대효과

  • 공공 데이터 기반의 빅데이터에 대한 노하우 습득으로 데이터 기반 행정 및 공공 데이터 기반 데이터 산업 육성 기초 마련
  • 4차 산업혁명에서의 기반 기술로서의 노하우 습득으로 스마트 공장에 적용할 수 있는 빅데이터 기술 습득
  • 데이터 산업에 기여할 수 있는 현장 친화적 전문 인력 양성으로 데이터 산업 또는 마케팅, 물류, 금융, 제조업 등 빅데이터가 필요한 다양한 분야에 진출할 수 있을 것으로 예상
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