데이터 과학

다양한 유형의 데이터 특성과 복잡한 데이터 세트의 구조를 이해하고, 이들 간의 관계를 파악하며, 원시 데이터에 필요한 변환 단계를 적용하고, 결론을 도출하고, 실제 프로세스를 모델링할 수 있는 IT 전문가를 양성하는 것이 목표입니다. 본 교육과정은 박사 학위 과정으로의 진학을 지원합니다.

획득해야 할 기술적 역량

a) 지식

혁신적인 연구 수준의 데이터 과학에 필요한 데이터 분석, 윤리, 데이터 보안, 수학, 통계, 프로그래밍 원리 및 맥락, 특히 데이터 유형, 표현, 변환 및 최적화 절차, 다변량 통계, 머신 러닝 등의 개념에 대한 지식. 분석 및 모델링에 사용되는 최신 기술의 작동 방식을 숙지하고, 대용량 데이터를 포함한 실제 상황에 이를 적용할 수 있어야 합니다. 대용량 데이터의 저장, 처리 및 시각화 기술과 다양한 도구의 속성에 대한 지식이 필요합니다. 데이터 과학의 주요 응용 분야, 관련 문제 및 가능한 해결책의 주요 방향, 그리고 관련 기술의 한계에 대한 지식을 갖추고 있습니다. 다양한 유형의 데이터를 연결하고, 데이터 변환을 기반으로 정보를 추출하며, 다학제 환경에서 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.영어 능력은 교육 수준, 영어 문헌에 대한 지식, 기술 문서에 대한 이해 및 처리, 그리고 자격을 수여하는 전문 업무 수행, 그리고 지속적인 전문성 개발에 충분합니다. 데이터 관리, 분석 및 모델링과 관련된 규제 문제와 법적 및 윤리적 측면을 포함한 문제에 대한 포괄적인 지식. IT 보안 문제에 대한 지식.

b) 기술

다양한 분야의 복잡한 분류, 모델링 및 예측 문제를 공식화하고, 필요한 이론적 및 실무적 방법을 정의하고 이를 해결하는 능력. 필요한 작업에 필요한 원시 데이터 변환 단계를 구성하는 능력. 다양한 방식을 결합하여 데이터를 다른 정보와 맥락에 맞게 연결하는 능력. 데이터 요소 간의 종속성, 데이터의 구조화 및 유형에 대한 지식. 기술 변화에 맞춰 데이터 분석 전략을 조정하는 능력. 처리 및 분석할 데이터를 생성하는 데이터 과학 관련 분야와 효과적으로 협업하는 능력. 대량의 데이터를 효과적으로 시각화하고 결과를 해석하는 능력. 일상적인 문제의 식별 및 해결을 넘어 독창적인 아이디어를 창출하는 능력. 전문적인 지도 하에 독립적인 과학 연구를 수행할 수 있는 능력. 모국어 외에도 최소 영어로 의사소통, 결과 발표 및 해석, 보고서 작성 및 기술 자료 처리가 가능한 능력.업무 수행 과정에서 연구, 개발 및 혁신 목표 설정 가능성을 모색하고 이를 달성하기 위해 노력해야 합니다.

c) 태도

데이터 과학 및 관련 분야, 특히 수학, 통계, 컴퓨터 과학, 인공지능 분야의 최신 동향을 모니터링하고 이를 자체 개발에 활용하고자 노력합니다. 자신과 다른 의견을 가진 사람들의 의견을 존중하고 업무에 반영하며, 전문적인 주장만이 허용된다고 생각합니다. 자신의 직업을 신뢰성 있게 대표하고 업무 결과를 제시합니다. 환경적으로 책임 있는 행동을 장려하고 실행하는 데 전념합니다.

d) 자율성과 책임감

업무를 정확하게 수행하고 마감일을 준수하는 데 세심한 주의를 기울입니다. 분석, 모델링 및 기타 데이터 과학 업무에서 개인, 팀 또는 리더로서 작업할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 함께 또는 부하 직원의 업무에 대한 책임을 집니다. 현행 규정에 따라 자신에게 위탁된 민감하고 기밀일 가능성이 있는 데이터를 책임감 있게 관리하십시오. 직업적 및 과학적 윤리를 최대한 존중하여 업무를 수행해야 합니다.