DCU MAJORS
DCU Data Science and Artificial Intelligence 학사
과정 핵심 정보
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 공식 과정명 | Data Science and Artificial Intelligence |
| 과정 코드 | DC123 |
| 학위 수준 | NFQ Level 8 학사 |
| 기간 | 4년 |
| 수업 방식 | Full-Time |
과정 개요
데이터과학은 방대한 정보를 수집하는 일보다, 자료의 품질을 점검하고 패턴을 설명하며 의사결정에 쓸 수 있는 모델로 바꾸는 과정에 가깝습니다. DCU Data Science and Artificial Intelligence는 컴퓨팅, 수학과 기업 맥락을 함께 묶어 이 전 과정을 학습하는 NFQ Level 8 학사과정입니다. 학생들은 프로그래밍과 데이터베이스에서 출발해 확률·통계, 선형수학, 데이터 처리와 시각화를 익힙니다. 고학년에는 그래프 이론, 검색 기술, 자연어 기술, 고급 머신러닝과 대규모 분석으로 이동하므로 수리적 근거와 구현 능력을 함께 요구합니다. 3학년에는 INTRA 또는 해외학습 선택지가 있습니다. 산업 데이터 문제를 경험하거나 다른 학업 환경에서 공부한 뒤, 마지막 학년의 응용 영역과 최종 프로젝트로 전문성을 정리하는 방식입니다.
핵심 학습 영역
핵심 학습은 데이터를 질문에 맞게 구조화하고, 분석 결과를 검증해 서로 다른 청중에게 전달하는 능력입니다. Introduction to R, Probability and Statistics, Linear Mathematics, Calculus가 분석의 수학적 토대를 만들고, Computer Programming, Data Science and Databases, Data Processing and Visualisation이 이를 실제 데이터 작업으로 옮깁니다. 법적·윤리적·개인정보 관점도 오늘날의 데이터·AI 파이프라인을 이해하는 중요한 맥락으로 안내됩니다.
학업 구조와 프로젝트
1학년은 R, 선형수학, 미적분, 확률·통계, 프로그래밍과 데이터베이스를 다룹니다. 2학년에는 통계, 인터넷 애플리케이션, 데이터 웨어하우징, 논리, 데이터 처리·시각화와 분석용 프로그래밍이 이어집니다. 3학년은 Professional and Research Practice for Data Science, Graph Theory를 활용한 탐색, Software Testing, Search Technologies 및 응용 영역을 다루고 INTRA 또는 해외학습을 배치합니다. 4학년은 고속·대규모 분석, 자연어 기술, 고급 머신러닝, 복잡한 계산 모델과 최종 프로젝트로 구성됩니다.
주요 모듈
Introduction to R
Probability and Statistics
Data Processing and Visualisation
Data Exploration Using Graph Theory
Natural Language Technologies
Advanced Machine Learning
Final Year Project.
실무와 프로젝트
이 과정은 수학만 또는 코딩만 따로 배우기보다 두 영역을 반복적으로 결합합니다. 산업 파트너와 실제 문제 및 데이터셋을 접할 기회가 제시되어 있으며, 3학년에는 INTRA 또는 study abroad가 정규 구조에 포함됩니다. 이후 Data Analytics at Speed and Scale, Natural Language Technologies와 Advanced Machine Learning을 배우고 Final Year Project를 수행해 분석의 설계부터 설명까지 연결합니다.
졸업 후 진로
졸업 후에는 Data Scientist, Business Intelligence Analyst, Customer Insight Lead, Chief Data Scientist, Director of Analytics, Risk Analyst, Knowledge Engineer와 Data Programmer를 포함합니다. 금융, 보건, 통신, 비영리, 미디어, 소매, 제조와 스포츠가 활동 영역으로 제시될 만큼 데이터 활용 범위는 넓습니다.
지원 전 확인사항
공식 페이지는 학부 지원자에게 수학 H3를 포함한 해당 지원자 유형의 일반 입학 기준을 안내하며, 국제 지원자는 이에 상응하는 학력과 필요한 영어능력을 증명해야 합니다. 과정 페이지의 지원 경로와 국제 지원 안내를 본인의 국적·학력 체계에 맞춰 확인하는 것이 우선입니다. INTRA와 해외학습은 과정 구조에 제시되어 있지만 배정, 목적지와 운영 조건은 달라질 수 있으므로 출원 단계에서 가능 여부를 다시 점검해야 합니다.
