Big Data Programming
&
Engineering
- AI빅데이터프로그래밍
- 프로그래밍 로직과 Python 기초 문법을 학습하고 다양한 형태의 정형·비정형 데이터를 획득, 생성, 처리 및 분석하는 실습을 통해 데이터 처리를 위한 프로그래밍 능력을 함양한다.
- 데이터모델링과SQL
- 관계형 데이터베이스와 데이터모델링에 대한 지식을 바탕으로 데이터를 조작하고 추출하는데 있어서 정확하고 최적의 성능을 발휘하는 SQL을 작성하는 능력을 학습한다. 이를 토대로 SQL을 내포하는 응용 소프트웨어의 성능을 최적화할 수 있는 데이터베이스 개체의 설계와 구현 등의 직무를 수행할 수 있는 능력을 배양한다.
- 클라우드머신러닝
- 대용량의 빅데이터 처리 컴퓨팅, 데이터 핸들링, 머신러닝 모델의 구현 및 서비스화를 클라우드 환경에서 구현한다. 개발한 머신러닝 및 딥러닝 모델을 실제 서비스로 만들어내는 프로세스를 실습하여 인공지능 기술의 비즈니스적 활용 가치를 높일 수 있는 기반 지식을 습득한다.
Big Data Analytics
- 인공지능수학
- 선형대수, 확률론, 미분, 정보이론 등 빅데이터 및 인공지능 기술의 기반이 되는 주요 수학 개념과 이론을 이해하고, 이러한 이론들이 인공지능을 개발할 때 어떻게 활용되는지 잘 알려진 알고리즘을 통해 익힌다.
- 통계분석
- 통계학의 기본개념을 비롯하여 회귀모형의 설정과 적합, 모형진단 등을 다룬다. 단순선형회귀모형, 다중선형회귀모형, 설명변수 선택 등을 실제 데이터 분석 사례에 기반한 실습을 통해 습득하고 빅데이터에 적용한다.
- 머신러닝
- 빅데이터에서 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해 유용한 경영정보로 변환시키는 일련의 과정을 이론과 실습을 병행하여 교육하고 마케팅, 영업, 고객관리, 금융, 생산 등 다양한 경영부문에서 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시한다.
- 딥러닝
- 인공지능의 핵심기술인 딥러닝 알고리즘의 기본원리를 이해하고 실제 구현하는 능력을 함양한다. CNN, RNN, Reinforcement Learning 등 최신의 딥러닝 모형을 이해하고 빅데이터에 적용하는 실습을 진행한다.
- 텍스트데이터분석
- 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등의 대용량 비정형 텍스트 데이터를 분석하여 경영활동에 유용한 정보를 추출하는 과정을 다룬다. 크롤링을 통한 텍스트 수집 및 변환, 오피니언 마이닝 등의 텍스트 분석 기법을 학습한 후 비즈니스에 분석결과를 활용하는 프로젝트를 수행한다.
Applications
&
Practices
- 디지털경영
- 산업계뿐만 아니라 삶의 모습도 변화시킨 중요한 변환점인 디지털 경제(digital economy)는 그에 적합한 경영관리 기법을 요구하고 있다. 그에 따라 경영 기법의 사례를 중심으로 디지털 경제로의 변화를 이해하며 실제 경영에 도입하기 위한 방법들을 학습한다.
- 빅데이터경영
- 시장세분화 및 경쟁사분석, 제품/서비스 수요예측, 가격책정기법, 유통채널분석, 프로모션 예산추정 및 효과측정, 매출분석 등 마케팅 4P 영역에서 요구되는 빅데이터 분석 역량과 데이터 기반 의사결정방법을 익힌다.
- 데이터사이언스실무
- 빅데이터의 수집, 처리, 분석, 그리고 분석된 결과의 적용까지의 데이터사이언스 전 과정을 다양한 분석 사례를 통해 학습함으로써 AI빅데이터 프로젝트 수행 경험을 확보하고 응용 역량을 개발한다.
- 생성형AI
- 자연어 처리기술부터 현재까지 비정형 데이터를 기계에 이해시키고 활용하기 위한 노력이 생성형AI의 등장으로 크게 발전되고 있다. 이러한 기술의 등장에 따라 언어 등 비정형 기반 인공지능에 있어 응용 사례를 학습한다. 언어모델링, 기계번역, 거대언어모델 및 생성모델 등을 세부주제로 다룬다.
- 추천시스템
- 고객의 선호를 추론하여 맞춤화된 서비스를 제공하는 추천시스템은 다수의 비즈니스 성공 사례의 기반이 되며 많은 주목을 받고 있다. 특히 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 알고리즘이 등장하고 있으며, 이에 대한 이해를 바탕으로 실제 추천 시스템을 구현하고 평가하여 다양한 비즈니스 영역에서 추천시스템을 활용할 수 있는 역량을 키운다.