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ATU Computing in Big Data Analytics (Master of Science) 석사
과정 개요
ATU Computing in Big Data Analytics 석사는 다양한 형태의 대규모 데이터를 수집·처리·해석해 숨은 패턴과 상관관계를 찾는 역량을 기르는 과정입니다. 데이터 기반 의사결정이 필요한 금융, 유통, 의료·생명과학 등 여러 산업에서 활용되는 분석 방법과 컴퓨팅 기반을 함께 학습합니다.
과정 핵심 정보
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 공식 과정명 | Computing in Big Data Analytics |
| 과정 코드 | LY_IDATA_M |
| 학위 | Master of Science |
| NFQ | Level 9 |
| 학점 | 90 |
| 기간 | 1년 또는 2년 |
| 운영 방식 | Online / Full Time·Part Time |
| 캠퍼스 | Donegal – Letterkenny |
ATU Computing in Big Data Analytics의 특징
빅데이터 분석, 비즈니스 인텔리전스, 머신러닝을 먼저 익힌 뒤 데이터 아키텍처, 데이터 사이언스와 분석 수학으로 학업을 확장합니다. 온라인 수업과 학기별 실무형 평가를 거쳐 30학점 Dissertation으로 과정을 마무리합니다.
학기별 교육과정
Semester 1
대규모 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 분석 흐름을 익히고, 비즈니스 인텔리전스와 머신러닝의 핵심 개념을 학습합니다.
주요 모듈
Big Data Analytics
Business Intelligence
Machine Learning
Semester 2
확장 가능한 데이터 아키텍처와 데이터 사이언스 방법을 이해하고, 분석 모델을 뒷받침하는 수학적 기반을 강화합니다.
주요 모듈
Big Data Architecuture
Data Science
Mathematics for Analytics
Semester 3
지도교수의 지도를 받아 빅데이터 분석과 관련된 연구 문제를 정의하고, 이론과 컴퓨팅 방법을 적용한 최종 연구를 수행합니다.
주요 모듈
Dissertation
Dissertation
Dissertation은 30학점 연구 모듈로, 데이터 분석 문제를 독립적으로 정의하고 적절한 방법을 설계·적용해 결과를 해석하는 과정입니다.
졸업 후 진로
졸업 후에는 대규모 데이터베이스를 운영하는 기업, 결제카드 산업과 금융서비스 분야를 비롯해 데이터 활용이 중요한 조직에서 진로를 찾을 수 있습니다.
Data Storage Manager
Data Analyst
Data Scientist
지원 전 확인사항
컴퓨팅 분야의 Level 8 Honours Degree에서 2.2 이상 또는 컴퓨팅 전환 Higher Diploma가 기본 지원 배경입니다. 비컴퓨팅 전공자는 컴퓨팅 관련 30 ECTS 이상 또는 관련 산업 경험이 요구될 수 있으며, 경력자는 RPL로 검토될 수 있습니다. 필요한 경우 별도의 단기 브리징 과정이 안내될 수 있습니다.
