DCU Computing 석사

DCU의 MSc in Computing은 컴퓨팅 배경을 바탕으로 Natural Language Processing, Data Analytics, Artificial Intelligence 또는 Cybersecurity를 심화하는 석사입니다. 선택한 major에 따라 기술과 프로젝트 방향이 달라지며, 공통 연구·실무 역량과 major별 전문성을 practicum에서 통합합니다.

DCU 공식 채널에서 Computing 과정의 학업 방향과 전공 특징을 소개합니다.

DCU 공식 과정 페이지가 공개한 현재 교육과정 구조입니다. 학기 구분이 없는 과정에는 임의의 학기를 배정하지 않았습니다.

주요 모듈
Foundations of Natural Language Processing
Introduction to Machine Learning
Professional & Research Practice
Human Factors in NLP
Deep Learning for Natural Language Processing
Advanced Machine Learning
Data Analytics & Data Mining
Machine Translation (Elective)
Mathematical Methods/Computational Science (Elective)
NLP Practicum (30 ECTS)

주요 모듈
Professional & Research Practice
Statistical Data Analysis
Cloud Technologies
Data Management and Visualisation
Mathematical Methods/Computational Science
Artificial Intelligence, Information and Information Seeking
Data Analytics and Data Mining
Machine Learning
DA Practicum (30 ECTS)

주요 모듈
Professional and Research Practice
Foundations of Artificial Intelligence
Statistical Data Analysis
Data Analytics and Data Mining
Machine Learning
Artificial Intelligence, Information and Information Seeking
Data Management and Visualization
Statistical Machine Translation (Elective)
Mechanics of Search (Elective)
AI Practicum (30 ECTS)

주요 모듈
Professional & Research Practice
System Software
Secure Programming
Cryptography and Number Theory
Formal Programming
Concurrent Programming
Software Process Quality
Network Security
SSE Practicum (30 ECTS)

강한 실무 초점을 바탕으로 여름 practicum에서 실제 문제를 겨냥한 프로토타입 소프트웨어, 과정·기법 분석 또는 대안 평가를 수행합니다. 외부 client가 프로젝트를 후원하거나 학생이 직접 아이디어를 발전시킬 수 있으며, 소프트웨어 공학·팀워크·발표·연구 역량을 함께 강화합니다.

Software Engineer
Computer Programmer
IT Project Analyst
Performance Engineer
Web Applications Developer
Business Analyst
Technical Analyst
Data Analyst

Natural Language Processing, Data Analytics, Artificial Intelligence, Cybersecurity는 서로 다른 전공 경로이며, 학업 형태와 선택 모듈도 전공에 따라 달라집니다.