교과과정
데이터사이언스학과 교과과정 총괄표(2024학년도 입학생)
| 교과목 구분 | 1학년 | 2학년 | 3학년 | 4학년 | 이수 학점계 |
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1학기 | 2학기 | 1학기 | 2학기 | 1학기 | 2학기 | 1학기 | 2학기 | ||||
| 교양 | 기초 교양 |
이화 진선미 |
기독교와세계 | 15 | |||||||
| 사고와 표현 |
통합적사고와 글쓰기 | ||||||||||
| 글로벌 의사소통 |
College English | Advanced English | |||||||||
| 컴퓨팅과 수리적사고 |
3학점 | ||||||||||
| 핵심 교양 |
융복합 교양 |
6개 영역(문학과언어/예술과표현/역사와철학/인간과사회/과학과기술/창의와도전) 중 4개 영역을 선택하여 영역별로 각 1과목씩 총 4과목(12학점) 이수 |
12 | ||||||||
| 전공 | 전공기초 | 뇌인지과학기초, 일반물리학,일반생물학, 인공지능의이해 중 택2* | 27 | ||||||||
| 데이터사이언스 프로그래밍Ⅰ |
데이터사이언스 프로그래밍Ⅱ |
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| 데이터사이언스통계Ⅰ | 데이터사이언스통계Ⅱ | ||||||||||
| 미분적분학 | 데이터사이언스기초수학 | 데이터사이언스원론 | |||||||||
| 전공 | 전공 | 데이터사이언스수치해석 |
빅데이터시각화 | 데이터사이언스응용수학 | 시계열분석개론및실습* | 의사결정론 | 산업데이터분석 | 48 | |||
| 자료구조* | 데이터사이언스전산통계 | 데이터엔지니어링 | 비정형데이터분석 | 베이지안통계및실습* | 의료데이터분석 | ||||||
| 회귀분석* | 머신러닝 | 딥러닝 | 인지과학 | 소셜인텔리전스 | 데이터보안 | ||||||
| 데이터베이스* | 컴퓨터알고리즘* | 비지니스애널리틱스 | 데이터사이언스캡스톤디자인Ⅱ | Data Ethics | |||||||
| 기초확률론* | 데이터사이언스캡스톤디자인Ⅰ | 데이터사이언스비지니스혁신과창업 | 데이터사이언스특론 | ||||||||
| 현장실습 | 데이터사이언스단기인턴십I, II, III, IV (1, 1, 1, 2학점) 데이터사이언스중기인턴십I, II, III (각 3학점) |
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| 도전학기 | 데이터사이언스자기설계학습 I, II, III (각 3학점) | ||||||||||
| 계절학기 | 데이터사이언스글로벌필드트레이닝 I, II, III (각 3학점) | ||||||||||
| 타전공 인정 |
회귀분석 (통계학과) |
자료구조 (컴퓨터공학) |
마케팅조사 (경영학과) |
생명과학데이터분석 (통계학과) |
인공지능과윤리 (인공지능) |
AI인문사회학 (인공지능) |
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| 경영과학 (경영학과) |
보건의료데이터베이스 (융합보건) |
바이오빅데이터및인공지능실습 (휴기바) | 경영의사결정론 (경영학과) |
클라우드컴퓨팅 (컴퓨터공학) |
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| 컴퓨터알고리즘 (컴퓨터공학) |
표본조사및실습 (통계학과) |
경영시뮬레이션 (경영학과) |
품질경영 (경영학과) |
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| 데이터베이스 (컴퓨터공학) |
핀테크 (경영학과) |
범주형자료분석 (통계학과) |
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| 다변량분석및실습 (통계학과) |
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| 베이지안통계및실습 (통계학과) |
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| 시계열분석개론및실습 (통계학과) |
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| 타전공인정 교과목 이수학점 제한: 24 | |||||||||||
| 학기당 취득학점 | 19 | 19 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | 18 | |||
| 졸업에 필요한 학점 | 129 | ||||||||||
※ 전공필수 교과목(노란색 표기): 데이터사이언스원론, 확률론, 데이터엔지니어링
※ * 표시된 교과목은 타전공에서 기 개설된 교과목과 동일한 커리큘럼으로 운영되기에, 데이터사이언스학과 교과목 또는 타전공인정교과목 중에 택 1만 가능함
※ 입학년도별로 교과과정이 다르니 본교 홈페이지에서 확인 필수
교양과목 이수
기초교양 과목
- 기초교양은 이화진선미, 사고와표현, 글로벌의사소통, 컴퓨팅과수리적사고 영역으로 구성됨
- 데이터사이언스학과 기초교양 과목 이수 기준
AI융합학부 기초교양 과목 이수 기준 기초교양 영역 이수 과목(학점) 기준 권장 이수학기 이화진선미 기독교와세계(3) 1학년 2학기 사고와표현 통합적사고와글쓰기(3) 1학년 1학기 글로벌의사소통 College English(3) 1학년 1학기 Advanced English(3) 1학년 2학기 컴퓨팅과수리적사고 컴퓨팅과수리적사고 영역 교과목 중 택 1 (3) - - 글로벌의사소통 영역 교양영어 이수 안내
- College English, Advanced English는 반드시 지정된 학기, 지정된 분반으로 수강하여야 함
- 지정된 학기, 지정된 분반에서 수강하지 않을 경우 4학기 이상 이수 후 계절학기로만 수강 가능함
- 이수대상 및 수강 안내
글로벌의사소통 영역 교양영어 이수대상 및 수강 안내 교과목명
(학수번호)이수대상 및 수강안내 College English
(10098)이수 대상 - 각 단과대학(전공)에 따라 College English가 지정 학기 이수 대상인 자(학기 확인)
- 면제 대상: iBT TOEFL 성적 105점 이상, IELTS성적 7.5 이상 8 이하* 또는 영어면제시험결과 이에 준하는 자
수강 - College English는 반드시 1학년 지정된 학기, 지정된 분반으로 수강하여야 함
- College English 면제자는 지정된 수강학기에 한하여 최대 21학점까지 수강신청가능
- 재수강: 이전 취득성적이 C+이하인 학생으로 계절학기에만 가능
- 수강철회 금지: 1학년 필수 교양 교과목으로 수강철회 불가능
Advanced English
(10099)이수 대상 - 각 단과대학(전공)에 따라 Advanced English가 지정 학기 이수 대상인 자(학기 확인)
- 면제대상: iBT TOEFL 성적 115점 이상, IELTS성적 8.5 이상* 또는 영어면제시험 결과 이에 준하는 자
수강 - Advanced English 면제자는 지정된 수강학기에 한하여 최대 21학점까지 수강신청가능
- 재수강: 이전 취득성적이 C+이하인 학생으로 계절학기에만 가능
- 수강철회 금지: 면제자반 학생은 수강철회 불가능
기타 교양영어 수강 <일반교양 및 융복합교양 영역> - Essential English: College English, Advanced English 과목 수강 전 필요에 따라 수강할 수 있음
- Academic English(10567), Current Issues(10596), Business and Technical English(10597), Speech and Presentation(10641), Cinema Arts and English(10643), Critical Reading and Thinking(10644), World Women through English(10709), Research Writing(10811), Rhetoric and Composition(11051), Special Topics in English(11052), Middle Eastern Political Theology(11162, 융복합교양), Contemporary Photography(11164, 융복합교양), Topics in Multiethnic American Literature(11165, 융복합교양), Literary Themes in Films(11310), Reading American Popular Culture in the Digital Age(11330, 융복합교양)
- 신입생 수강신청기간에 면제 대상인 학생은 College English 면제자반(교과목코드: 10098-74)으로 수강 신청 되어 있는지 꼭 확인하셔야 합니다.
수강 신청이 되어 있지 않을 경우, 호크마교양대학 글로벌소통교육실(☎6966) 문의해야 함
- College English, Advanced English 면제 신청학점은 영어인증학점*을 포함하여 총 6학점 이내만 가능함
영어인증학점 제도: 공인영어성적으로 특별학기 3학점을 취득하는 제도
문의: 학적팀(☎2033)
- 자세한 사항은 호크마교양대학 글로벌소통교육실 홈페이지 참고 http://gleo.ewha.ac.kr
문의: 글로벌소통교육실(☎2165)
- 컴퓨팅과수리적사고 영역 과목 이수 기준: 컴퓨팅과수리적사고 영역 교과목 중 1과목(3학점) 이수
- 마이유레카 > 학사 > 교과 > 교과과정안내 또는
- 이화홈페이지 > 학사안내 > 교과과정 > 교과과정 및 교과목 소개 > 교양필수 교과목 이수 안내 > 「2023학년도 입학생의 컴퓨팅과수리적사고 영역 교과목 안내 바로가기」
- 핵심교양은 융복합교양, 큐브 영역으로 구성됨 (큐브 영역은 엘텍공대 일부 학과에만 해당함)
- 데이터사이언스학과 융복합교양 과목 이수 기준
AI융합학부 융복합교양 과목 이수 기준 데이터사이언스학과 융복합교양 과목 이수 기준 비고 융복합교양 5개 영역 중 4개 영역을 선택하여 영역별로 각 1과목씩 총 4과목(12학점) 이수 <5개 영역>
문학과언어, 예술과표현, 역사와철학, 인간과사회, 과학과기술 - 마이유레카 > 학사 > 교과 > 교과과정안내 또는
- 이화홈페이지 > 학사안내 > 교과과정 > 교과과정 및 교과목 소개 > 교양필수 교과목 이수 안내 > 「2023학년도 입학생의 융복합교양 영역별 교과목 안내 바로가기」
- 2016학년도 이후 입학생은 인문학 관련 교양과목을 8학점 이상 이수하여야 함
- 필수 이수 교과목 중 인문학관련 교양과목
필수 이수 교과목 중 인문학관련 교양과목 구분 교과목 이화진선미 기독교와세계 사고와표현 통합적사고와글쓰기 글로벌 의사소통 Advanced English[구.고급영어], Writing and Discussion, 기본중국어, 중급중국어, 기본프랑스어, 중급프랑스어, 기본독일어, 중급독일어, 기본일본어, 중급일본어, 기본스페인어, 중급스페인어, 기본러시아어(College English[구.대학영어] 제외) - 그 외 인문학 관련 교양과목 조회
- 이화홈페이지 > 학사안내 > 강의시간표/강의계획안 > 학부 강의시간표/강의계획안 또는
- 이화홈페이지 > 학사안내 > 교과과정안내 > 교과과정 및 교과목 소개 > 교양필수 교과목 이수 안내 > 해당 입학연도의 「인문학관련 교양 교과목 안내」 참조
- 영어강의 의무 학점: 영어강의 15학점 이상 이수
- 영어강의 이수 인정 교과목
- 영어강의(교양영어 포함)
- 제2외국어 지정교과목
- 원어강의
- 영어강의 교과목 조회
- 이화홈페이지 > 학사안내 > 강의시간표/강의계획안 > 영어강의 조회 또는
이화홈페이지 > 학사안내 > 강의시간표/강의계획안 > 전체강의 조회 > 영어강의 여부 체크 후 조회 - 유레카 > 마이유레카 > 교과 > 영어강의조회(학부)핵심교양은 융복합교양, 큐브 영역으로 구성됨(큐브 영역은 엘텍공대 일부 학과에만 해당함)
- 이화홈페이지 > 학사안내 > 강의시간표/강의계획안 > 영어강의 조회 또는
- 소프트웨어(SW) 교과목 의무 학점: 소프트웨어(SW) 교과목에 해당하는 과목 6학점 이상 이수
- SW교과목 이수 방법: SW교과목에 해당하는 과목들은 교양과 전공과목으로 개설되며 이들 중에서 다양하게 선택하여 의무로 6학점을 수강함. 기초교양인 컴퓨팅과수리적사고 영역에서 필수로 이수하는 3학점도 SW교과목 의무 6학점에 포함할 수 있으므로 이 경우 추가 3학점만 더 선택하여 이수하면 SW교과목 의무 6학점을 만족시킬 수 있음
- 소프트웨어(SW) 교과목 조회: 이화홈페이지 > 학사안내 > 강의시간표/강의계획안 > 전체강의 조회 > 소프트웨어(SW) 교과목 여부 체크 후 조회
- 이수학점
-
위 표는 이수학점만을 나타내며, 학번 별로 교양 이수 기준이 다르므로 반드시 본인의 기준을 확인하시기 바랍니다.
각 입학년도별 교과과정 확인 바로가기
- 데이터분석보고서 제출
- 복수전공생 졸업요건: 전공기초 27학점 + 전공 48학점 + 데이터분석보고서 제출
- 부전공생 졸업요건: 전공 21학점
참고
핵심교양 과목
참고
인문학관련 교양과목 이수
영어강의 교과목
소프트웨어(SW) 교과목 의무 학점
전공기초 교과목 이수
◎ 데이터사이언스학과 전공기초 교과목 9과목 27학점 필수 이수
| 이수권장시기 | 학수번호 | 교과목명 | 시간 | 학점 | 비고 | 개설학과/전공 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 학년 | 학기 | ||||||
| 1 | 1 | 37584 | 뇌인지과학기초 | 3 | 3 | 택 2 | 뇌인지과학 |
| 1,2 | 30001 | 일반물리학 | 3 | 3 | 물리학과 | ||
| 20412 | 일반생물학 | 3 | 3 | 생명과학 | |||
| 2 | 39138 | 인공지능의이해 | 3 | 3 | 인공지능 | ||
| 1 | 39198 | 데이터사이언스프로그래밍 I | 3 | 3 | 데이터사이언스 | ||
| 39199 | 데이터사이언스통계 I | 3 | 3 | 데이터사이언스 | |||
| 1,2 | 20406 | 미분적분학 | 3 | 3 | 수학과 | ||
| 2 | 39200 | 데이터사이언스프로그래밍 II | 3 | 3 | 데이터사이언스 | ||
| 39201 | 데이터사이언스기초수학 | 3 | 3 | 데이터사이언스 | |||
| 39202 | 데이터사이언스통계 II | 3 | 3 | 데이터사이언스 | |||
| 2 | 1 | 39203 | 데이터사이언스원론 | 3 | 3 | 데이터사이언스 | |
전공 교과목 이수
◎ 데이터사이언스학과 전공 필수 교과목 2과목 6학점 필수 이수
◎ 최소 전공 이수학점 48학점
| 이수권장시기 | 학수번호 | 교과목명 | 시간 | 학점 | 비고 | 개설학과/전공 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 학년 | 학기 | ||||||
| 2 | 1 | 39204 | 데이터사이언스수치해석 | 3 | 3 | ||
| 39205 | 자료구조 | 3 | 3 | ||||
| 39206 | 회귀분석 | 3 | 3 | ||||
| 2 | 39207 | 머신러닝 | 3 | 3 | |||
| 39208 | 데이터사이언스전산통계 | 3 | 3 | ||||
| 39209 | 빅데이터시각화 | 3 | 3 | ||||
| 39210 | 데이터베이스 | 3 | 3 | ||||
| 39212 | 기초확률론 | 3 | 3 | 필수 | |||
| 3 | 1 | 39211 | 컴퓨터알고리즘 | 3 | 3 | ||
| 39213 | 데이터사이언스응용수학 | 3 | 3 | ||||
| 39216 | 데이터엔지니어링 | 3 | 3 | 필수 | |||
| 39214 | 딥러닝 | 3 | 3 | ||||
| 2 | 39217 | 인지과학 | 3 | 3 | |||
| 39218 | 비정형데이터분석 | 3 | 3 | ||||
| 39219 | 데이터사이언스캡스톤디자인 I | 4.5 | 3 | ||||
| 39220 | 시계열분석개론및실습 | 3 | 3 | ||||
| 39215 | 비즈니스애널리틱스 | 3 | 3 | ||||
| 4 | 1 | 39221 | 소셜인텔리전스 | 3 | 3 | ||
| 39222 | 데이터사이언스캡스톤디자인 II | 4.5 | 3 | ||||
| 39223 | 의사결정론 | 3 | 3 | ||||
| 39224 | 베이지안통계및실습 | 3 | 3 | ||||
| 39242 | 데이터사이언스비즈니스혁신과창업 | 3 | 3 | ||||
| 2 | 39225 | 산업데이터분석 | 3 | 3 | |||
| 39226 | Data Ethics | 3 | 3 | ||||
| 39227 | 데이터보안 | 3 | 3 | ||||
| 39228 | 의료데이터분석 | 3 | 3 | ||||
| 39243 | 데이터사이언스특론 | 3 | 3 | ||||
| 계절 | 39236 | 데이터사이언스글로벌필드트레이닝I | 1 | ||||
| 39237 | 데이터사이언스글로벌필드트레이닝II | 1 | |||||
| 39238 | 데이터사이언스글로벌필드트레이닝III | 1 | |||||
| 이수권장시기 | 학수번호 | 교과목명 | 시간 | 학점 | 비고 | 개설학과/전공 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 학년 | 학기 | ||||||
| 1,2 | 39239 | 데이터사이언스자기설계학습I | 3 | ||||
| 39240 | 데이터사이언스자기설계학습II | 3 | |||||
| 39241 | 데이터사이언스자기설계학습III | 3 | |||||
| 39229 | 데이터사이언스단기인턴십I | 1 | |||||
| 39230 | 데이터사이언스단기인턴십II | 1 | |||||
| 39231 | 데이터사이언스단기인턴십III | 1 | |||||
| 39232 | 데이터사이언스단기인턴십IV | 2 | |||||
| 39233 | 데이터사이언스중기인턴십I | 3 | |||||
| 39234 | 데이터사이언스중기인턴십II | 3 | |||||
| 39235 | 데이터사이언스중기인턴십III | 3 | |||||
| 2 | 1 | 20657 | 회귀분석 | 3 | 3 | 타전공 | 통계학 |
| 3 | 2 | 30219 | 표본조사및실습 | 3 | 3 | ||
| 32866 | 생명과학데이터분석 | 3 | 3 | ||||
| 4 | 1 | 20643 | 시계열분석개론및실습 | 3 | 3 | ||
| 20636 | 다변량분석및실습 | 3 | 3 | ||||
| 35301 | 베이지안통계및실습 | 3 | 3 | ||||
| 4 | 2 | 36858 | 범주형자료분석 | 3 | 3 | ||
| 2 | 2 | 20481 | 자료구조 | 3 | 3 | 컴퓨터공학 | |
| 3 | 1 | 20471 | 데이터베이스 | 3 | 3 | ||
| 20497 | 컴퓨터알고리즘 | 3 | 3 | ||||
| 4 | 2 | 37270 | 클라우드컴퓨팅 | 3 | 3 | ||
| 3 | 2 | 38569 | 바이오빅데이터및인공지능실습 | 4.5 | 3 | 휴면기계바이오 | |
| 2 | 2 | 34610 | 경영과학 | 3 | 3 | 경영학 | |
| 3 | 1 | 35359 | 마케팅조사 | 3 | 3 | ||
| 4 | 1 | 36769 | 경영시뮬레이션 | 3 | 3 | ||
| 35632 | 경영의사결정론 | 3 | 3 | ||||
| 38046 | 핀테크 | 3 | 3 | ||||
| 2 | 33169 | 품질경영 | 3 | 3 | |||
| 3 | 1 | 36744 | 보건의료데이터베이스 | 3 | 3 | 융합보건 | |
| 4 | 1 | 39162 | 인공지능과윤리 | 3 | 3 | 인공지능 | |
| 4 | 2 | 39169 | AI인문사회학 | 3 | 3 | ||
학사 이수 요건
4차 산업혁명 시대를 주도할 인공지능 분야 핵심 인재 양성
AI를 위한 수학 및 프로그래밍 역량
- AI 프로그래밍 교과목 개설
- AI 수리능력 함양을 위한 AI 수학·교과목 개설
- AI 기본소양 함양을 위한 개론·교과목 신설
AI 연구/개발에 필요한 전공 역량
- AI 필수/특화 전공 교과목 다수 개설
- 컴퓨터공학적 역량 강화를 위한 필수 교과목 개설
- AI 데이터분석 전공 교과목 신설
- AI 융/복합 전공 교과목 신설
AI를 다양한 응용 분야에 적용할 수 있는 도메인 지식
- 산업체 수요를 고려한 산학연계 수업
- 창의 프로젝트, 리빙랩/인턴십을 활용한 실전 응용 교육
- 해외대학/연구소와 연구 협력 추진
- AI 컨퍼런스 및 실리콘밸리 기업 견학 기회 제공
인공지능 교육/연구 인프라 강화
교육/연구용 고성능 컴퓨팅 장비 구축 인공지능융합학부 신설