Maynooth University BSC Bachelor of Data Science 학사

통계, 컴퓨터과학과 수학을 결합해 데이터를 수집·관리·분석·시각화하고 의미를 해석하는 학위입니다.

1단계 초기 단계에는 프로그래밍, 통계적 추론과 수학적 토대를 함께 쌓습니다.
2단계 중간 단계에는 데이터베이스, 모델링과 복잡한 데이터 조작을 연결해 분석 과정을 설계합니다.
3단계 후반 단계에는 전문 데이터과학 과목과 선택 영역을 심화하고 두 개의 최종 프로젝트로 학습을 통합합니다.
응용 학습 서로 다른 규모의 데이터 세트를 다루는 두 개의 최종 프로젝트에서 문제 정의부터 모델링과 결과 전달까지 수행합니다.

초기 단계에는 프로그래밍, 통계적 추론과 수학적 토대를 함께 쌓습니다.

Semester 1
Computer Science
CS181 — Introduction To Programming (7.5학점)
CS191 — Software Engineering Fundamentals (7.5학점)

Data Science
DS151 — Introduction To Data Science 1 (7.5학점)

Mathematics
MT101SC — Differential Calculus (5학점)

Semester 2
Computer Science
CS192 — Foundations Of Computation & Logic (7.5학점)
CS182 — Object Oriented Programming (7.5학점)

Data Science
DS152 — Introduction To Data Science 2 (7.5학점)

Mathematics
MT102SC — Integral Calculus (5학점)

Year-Long
Mathematics
MT113SC — Linear Algebra 1 (S) (5학점)

과목 구성은 전공·선택 경로와 해당 학년 운영에 따라 달라질 수 있으며, 위 목록은 공식 과정 카탈로그에 공개된 모듈을 학기별로 정리한 것입니다.

중간 단계에는 데이터베이스, 모델링과 복잡한 데이터 조작을 연결해 분석 과정을 설계합니다.

Semester 1
Computer Science
CS210 — Algorithms & Data Structures 1 (5학점)
CS285 — Databases (5학점)

Mathematics
MT201S — Calculus 3 (S) (5학점)
ST221 — Introduction To Statistics (S) (5학점)

Statistics
ST201 — Data Analysis (5학점)
ST203 — R For Statistics And Data Science (5학점)

Semester 2
Computer Science
CS211 — Algorithms & Data Structures 2 (5학점)
CS240 — Operating Systems, Communications And Concurrency (5학점)

Mathematics
MT202S — Calculus 4 (S) (5학점)
MT216C — Linear Algebra 2 (5학점)

Statistics
ST202 — Design And Analysis Of Experiments (5학점)
ST204 — Nonparametric Statistics (5학점)

과목 구성은 전공·선택 경로와 해당 학년 운영에 따라 달라질 수 있으며, 위 목록은 공식 과정 카탈로그에 공개된 모듈을 학기별로 정리한 것입니다.

후반 단계에는 전문 데이터과학 과목과 선택 영역을 심화하고 두 개의 최종 프로젝트로 학습을 통합합니다.

Semester 1
Computer Science
CS320 — Computer Networks (5학점)
CS325 — Professional Software Development (5학점)
CS265 — Software Testing (5학점)

Statistics
ST302 — Data Visualisation (5학점)
ST303 — Linear Models (5학점)
ST301 — Probability (5학점)

Semester 2
Computer Science
CS245 — Introduction To Artificial Intelligence (5학점)
CS242 — User-Centred Software Engineering (5학점)
CS230 — Web Information Processing (5학점)

Statistics
ST308 — Applied Probability (5학점)
ST304 — Generalised Linear Models (5학점)
ST306 — Time Series (5학점)

과목 구성은 전공·선택 경로와 해당 학년 운영에 따라 달라질 수 있으며, 위 목록은 공식 과정 카탈로그에 공개된 모듈을 학기별로 정리한 것입니다.

4학년에는 Computer Science, Data Science 영역의 전공 모듈을 통해 학업을 심화합니다.

Semester 1
Computer Science
CS433 — Advanced Computer Architecture (5학점)
CS430 — Advanced Concepts & Issues In Comp.Sci. 1 (5학점)
CS404 — Artificial Intelligence & Language Processing (5학점)
CS410 — Computer Vision (5학점)
CS416 — Cryptography (5학점)
CS356 — Image And Optical Processing (5학점)
CS401 — Machine Learning & Neural Networks (5학점)
CS424 — Programming Language Design & Semantics (5학점)
CS310 — Programming Languages & Compilers (5학점)
CS422 — Robotics & Automation (5학점)
CS357 — Software Verification (5학점)

Data Science
ST403 — Advanced R Programming (5학점)
ST405 — Bayesian Data Analysis (5학점)
ST401 — Mixed Models (5학점)

Semester 2
Computer Science
CS425 — Audio & Speech Processing (5학점)
CS427 — Autonomous Mobile Robotics (5학점)
CS426 — Computer Graphics (5학점)
CS423 — Designing For Virtual Environments (5학점)
CS417 — Numerical Computation (5학점)
CS402 — Parallel & Distributed Systems (5학점)
CS290 — Theory Of Computation (5학점)

Data Science
MT412C — Graph Theory (5학점)
ST402 — Statistical Inference (5학점)
ST404 — Statistical Machine Learning (5학점)
DS406 — Topics In Data Analytics (5학점)

Year-Long
Computer Science
CS460 — Final Year Project (5학점)

과목 구성은 전공·선택 경로와 해당 학년 운영에 따라 달라질 수 있으며, 위 목록은 공식 과정 카탈로그에 공개된 모듈을 학기별로 정리한 것입니다.

서로 다른 규모의 데이터 세트를 다루는 두 개의 최종 프로젝트에서 문제 정의부터 모델링과 결과 전달까지 수행합니다.

통계, 컴퓨터과학과 수학을 함께 활용해 과학·보건·비즈니스 등 다양한 분야의 데이터 분석과 모델링 업무를 탐색할 수 있습니다. 데이터과학·통계·컴퓨터과학 분야의 대학원 과정으로 분석과 연구 역량을 심화할 수도 있습니다.

국제 지원자는 지원 학력 체계에 따른 대학 입학 기준, 영어 요건과 이 과정의 필수 과목 요건을 함께 충족해야 합니다. 과목 선택과 실습·배치 기회는 해당 학년의 운영과 정원에 따라 달라질 수 있으므로 지원 전에 자신의 학력 및 과목 이력을 기준으로 확인해야 합니다.