UCD Data & Computational Science 석사

UCD의 Data & Computational Science 석사과정은 응용수학, 통계와 계산과학의 접점을 바탕으로 실제 데이터를 분석하고 복잡한 문제를 수리·통계 모델로 표현하는 역량을 기릅니다. 행렬 이론과 통계의 기초를 다진 뒤 R과 Python 프로그래밍, 머신러닝, 불확실성 정량화와 베이지안 분석으로 학습 범위를 넓힙니다. 연구형 또는 응용·산업형 경로를 통해 분석 결과를 독립적인 프로젝트로 발전시킬 수 있습니다.

1년간 90학점을 이수합니다. Autumn과 Spring의 핵심 모듈에서 수학·통계 기반과 데이터 프로그래밍, 머신러닝 분석법을 익히며, 계산과학 및 예측 분석 선택과목으로 관심 분야를 확장합니다. Summer에는 학술 지도 아래 30학점 연구논문을 수행하는 경로와 모델링 프로젝트·인턴십·고급 온라인 통계 모듈을 조합하는 경로가 구분되어 있습니다. 선택 구조에 따라 연구 집중도와 산업 응용 경험을 조정할 수 있습니다.

Autumn 핵심과목은 행렬 이론, 회귀분석과 통계의 기초를 연결하고, R과 Python을 이용해 데이터를 정리·분석하는 계산 역량을 함께 발전시킵니다. 이론적 구조를 이해하는 데 그치지 않고 분석 절차를 코드로 구현하며 이후의 머신러닝과 계산 모델링을 준비합니다.
MATH40550 Applied Matrix Theory · 5 credits · Autumn
STAT20230 Modern Regression Analysis · 5 credits · Autumn
STAT30340 Data Programming with R (Blended) · 5 credits · Autumn
STAT40800 Data Prog with Python (online) · 5 credits · Autumn
STAT41200 Foundations of Statistics · 5 credits · Autumn

Spring 핵심과목에서는 머신러닝 문제의 최적화, 계산 결과의 불확실성, 다변량 자료와 베이지안 추론을 다룹니다. 여러 변수의 관계를 해석하고 확률적 불확실성을 모델에 반영하면서 데이터 기반 결론의 근거와 한계를 정교하게 평가하는 방법을 익힙니다.
ACM40990 Optimisation in ML · 5 credits · Spring
ACM41000 Uncertainty Quantification · 5 credits · Spring
STAT40150 Multivariate Analysis · 5 credits · Spring
STAT40850 Bayesian Analysis (online) · 5 credits · Spring

선택과목군에서는 15학점을 골라 수치 알고리즘, 과학 프로그래밍과 고성능 컴퓨팅을 통해 대규모 계산 문제를 다루거나, 몬테카를로 추론·예측 분석·통계적 머신러닝·AI를 통해 데이터 모델링을 심화할 수 있습니다. 각 모듈은 계산 효율, 확률적 추론 또는 예측 성능처럼 서로 다른 분석 과제에 초점을 둡니다.
ACM40290 Numerical Algorithms · 5 credits · Autumn
ACM40660 Scientific Programming Concepts (ICHEC) · 5 credits · Autumn
STAT40400 Monte Carlo Inference · 5 credits · Autumn
ACM40640 High Performance Computing (ICHEC) · 5 credits · Spring
STAT30250 Advanced Predictive Analytics · 5 credits · Spring
STAT30270 Statistical Machine Learning · 5 credits · Spring
STAT41120 Machine Learning and AI · 5 credits · Spring

Summer에는 두 가지 학업 경로가 제시됩니다. 연구 중심 경로에서는 학술 지도를 받아 30학점 Research Project II를 완성합니다. 다른 경로에서는 수학 모델링 프로젝트와 데이터·계산과학 인턴십, 확률모형, 고급 R 프로그래밍, 고급 베이지안 분석과 통계 네트워크 분석 가운데 30학점을 구성합니다. 인턴십 기회는 경쟁 절차를 거치므로 자동으로 보장되지 않습니다.
ACM40910 Research Project II · 30 credits · Summer
ACM40960 Projects in Maths Modelling · 15 credits · Summer
ACM41060 Internship - Data&Comp Science · 15 credits · Summer
STAT40810 Stochastic Models (online) · 5 credits · Summer
STAT40830 Adv Data Prog with R (online) · 5 credits · Summer
STAT40950 Adv Bayesian Analysis (online) · 5 credits · Summer
STAT40960 Stat Network Analysis (online) · 5 credits · Summer

과정을 통해 응용수학, 통계와 계산과학을 결합해 현실의 문제를 모델링하고 데이터를 분석·해석하는 능력을 발전시킵니다. 관련 연구 문헌을 조사하고 적절한 계산 기법을 선택해 문제를 엄밀하게 해결하며, 발견한 패턴과 결론을 기술 보고서와 구두 발표로 명확하게 전달하는 연습을 합니다. 독립적으로 연구 의제를 추진하고 분석 과정의 논리와 한계를 설명하는 역량도 함께 기릅니다.

졸업 후에는 ICT, 금융서비스와 데이터 집약 산업에서 데이터 분석, 통계 모델링, 계산 모델링과 관련된 역할을 탐색할 수 있습니다. 수학적 모델과 프로그래밍을 함께 활용하는 역량은 복잡한 자료에서 패턴을 찾고 의사결정에 필요한 분석을 제시하는 업무에 적용됩니다. 응용수학, 통계와 계산과학의 접점에서 박사과정 연구를 이어가는 진학 경로도 고려할 수 있습니다.