UCD Graduate Diploma Politics & Data Science (Graduate Diploma) 과정 안내

핵심 목표는 정부, 기업 또는 민간 부문의 데이터 과학 팀에 합류할 수 있고, 데이터 과학 및 기계 학습의 기술 개념에 대한 충분한 이해를 바탕으로 컴퓨터 과학자 및 엔지니어와 협력하고, 사회 과학 및 정치에 대한 충분한 이해를 바탕으로 기술 지향적인 팀에 인간 행동에 대한 더 깊은 이해를 제공할 수 있는 졸업생을 배출하는 것입니다. 사회 과학 배경 스트림의 핵심 모듈은 데이터 과학 방법에 대한 기초적인 이해를 제공하는 반면, 선택 모듈을 통해 기계 학습, 정량적 텍스트 분석, 정치에서 AI의 윤리적 사용과 같은 전문 영역을 탐구할 수 있습니다. 마찬가지로, 기술 배경 스트림에는 기술적 능력과 정치학 이론 및 응용에 대한 이해를 혼합한 핵심 및 선택 모듈이 포함되어 있습니다. 졸업생은 또한 습득한 기술을 사용하여 학계, 싱크탱크, 비영리 또는 공공 부문에서 정치학 연구를 계속할 수 있으며, 여기서 데이터 과학과 정치학의 교차점에 대한 깊은 이해를 통해 이익을 얻을 수 있습니다. 주요 모듈 정치학 및 데이터 과학 석사는 학습자가 최신 정량적 방법론 및 연구 기술 분야의 전문가가 되도록 교육하기 위해 고안된 다양한 모듈로 구성됩니다. 아래에서는 학생들이 선택할 수 있는 모듈 선택에 대해 설명합니다. 전체 모듈 목록은 아래의 "어떤 모듈을 수강할 수 있나요?"에서 확인할 수 있습니다. 이는 선택된 예제 모듈이며 일부는 매년 실행이 보장되지 않습니다. 통계 입문: 이 모듈은 측정, 변수 및 통계 데이터 처리에 중점을 두고 정치학 및 관련 분야의 통계 분석 기초에 대한 개요를 제공합니다. 기술 통계, 다중 회귀 분석, 통계적 추론을 소개하고 학생들에게 샘플 데이터에서 결론을 도출하도록 가르칩니다. 또한 이 과정에서는 데이터 분석을 위한 실용적인 R 프로그래밍, 선형 회귀 가정, 추정 및 추론을 다룹니다. 주요 주제에는 데이터 시각화, 회귀 모델, 가설 테스트 및 로지스틱 회귀가 포함됩니다. 이 과정을 마치면 학생들은 기본 통계 개념과 R 프로그래밍을 이해하고 회귀 분석을 해석하여 사회 과학 연구의 분석 작업을 수행할 수 있게 됩니다. 응용 데이터 랭글링 및 시각화: 이 모듈은 R을 사용한 데이터 관리 및 시각화 기술에 대한 실질적인 소개를 제공합니다. 학생들은 데이터 정리, 랭글링, 병합 및 다양한 파일 형식 처리에 대한 필수 기술을 배웁니다. 이 과정에서는 코딩 지원, 프로젝트 관리, 데이터 워크플로 자동화를 위한 AI 도구도 소개합니다. 데이터 준비 외에도 이 모듈은 효과적인 데이터 시각화의 원칙을 다루고, 데이터의 명확하고 매력적인 시각적 표현을 만들기 위한 응용 기술을 통해 학생들을 안내합니다. 또한 데이터 수집을 위한 SQL 및 웹 스크래핑을 갖춘 관계형 데이터베이스에 대한 소개도 포함되어 있어 학생들이 대규모 데이터 세트를 효율적으로 작업할 수 있습니다. 모듈이 끝나면 학생들은 데이터를 효과적으로 관리, 분석 및 시각화하는 기술을 습득하여 연구, 정책 분석 및 강력한 데이터 활용 능력이 필요한 기타 분야에서 데이터 중심 역할을 준비할 수 있습니다. 정량적 텍스트 분석: 이 모듈은 학생들에게 전통적인 통계 방법과 변환기 모델 및 대형 언어 모델과 같은 최첨단 기계 학습 기술을 모두 사용하여 방대한 텍스트 말뭉치를 분석할 수 있는 능력을 제공합니다. 이 모듈 전체에서 학생들은 R 및 Python 프로그래밍 언어에 대한 실습 경험을 쌓고 데이터 추출에서 분석까지 프로세스를 탐색하는 방법을 배웁니다. 이 모듈은 변환기 기반 기계 학습, 단어 임베딩, 대규모 언어 모델을 포함한 확립된 데이터로서의 텍스트 방법과 고급 방법을 결합하여 학생들이 중요한 사회적, 정치적 질문을 해결하기 위해 이러한 방법을 적용할 수 있도록 준비시킵니다. 이러한 기술을 습득함으로써 학생들은 미래 직업에서 자동화된 텍스트 분석의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
. 사회 과학자를 위한 프로그래밍: 이 모듈은 현재 세 번째로 인기 있는 프로그래밍 언어이자 접근성과 다양성으로 인해 데이터 과학자들 사이에서 선호되는 Python에 초점을 맞춘 컴퓨터 프로그래밍의 기초 과정입니다. 특히 사회 과학 분야의 학생이 작업을 자동화하고 특히 객체 지향 디자인 패턴을 사용하여 보다 복잡한 소프트웨어를 개발할 수 있는 기술을 갖추도록 설계되었습니다. 커리큘럼은 팀 단위의 소셜 시뮬레이션 프로젝트 생성을 통한 실습 학습을 강조하여 학생들이 파일 조작, 사용자 인터페이스 디자인, 시뮬레이션 모델링 및 결과 시각화를 포함한 다양한 애플리케이션에 기본 프로그래밍 기술을 적용할 수 있도록 합니다. 강의와 실습 및 숙제를 결합한 이 모듈은 Python 및 관련 도구를 사용한 연습을 지원하여 협업과 자기 성찰을 촉진합니다. 정치에서의 AI 및 언어 모델: AI 및 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 이 모듈은 학생들에게 최첨단 언어 모델의 이론적 기초, 개발 기술, 윤리적 고려 사항 및 실제 적용에 대한 심층적인 이해를 제공합니다. 이 모듈은 학생들에게 정치적 맥락에서 언어 모델을 설계, 구현 및 평가하는 데 필요한 지식과 기술을 제공할 뿐만 아니라 그러한 모델 배포의 의미를 비판적으로 분석하는 것을 목표로 합니다. 과정 전반에 걸쳐 학생들은 LLM의 기본 신경망 아키텍처, 데이터 수집 및 처리 방법의 효과, 모델 교육 및 미세 조정 프로세스, 모델 성능 및 편향 평가 등의 주제를 탐구합니다. 개인 정보 보호, 편견, 공정성 및 자동화된 언어 생성의 사회적 영향과 같은 문제를 다루면서 커리큘럼 전반에 걸쳐 윤리적 고려 사항이 짜여질 것입니다. 학생들은 LLM에 대한 실무 경험을 쌓고 AI와 언어 기술의 역할이 점점 더 커질 연구, 개발 및 정책 결정 역할을 준비합니다. Connected_Politics: 프로젝트와 모듈 코디네이터의 지도에 따라 소규모 팀은 정량적 텍스트 분석, 기계 학습, 이미지 인식 및 네트워크 분석과 같은 고급 방법론을 사용하여 긴급한 사회적 또는 정치적 문제를 해결합니다. 팀워크 기술을 개발하고, 목표를 설정 및 달성하며, 그룹 내에서 작업을 효과적으로 분배하는 데 중점을 둡니다. 모듈 전체에서 학생들은 연구 설계, 실체 이론, 연구 질문 공식화, 사례 선택 전략 및 개방형 과학 실습의 중요성의 중요한 측면을 배웁니다. 또한 연구에서 복제 가능성과 재현성의 개념을 탐구합니다. 지난 몇 년간의 프로젝트 결과는 동료 심사 저널에 게재되었으며, 그룹은 미국 정치 과학 협회 연례 회의와 같은 전문 회의에서 자신의 작업을 발표했습니다. 프로그램 결과 지식 및 이해 데이터 과학자가 사용할 수 있는 다양한 데이터 과학 및 기계 학습 방법론과 이들의 주요 장점 및 단점을 이해합니다. 정치적 행동, 정치적 과정, 정치적 제도에 대한 이론을 이해합니다. 정치 시스템과 그 기능의 변화를 이해합니다. 지식 적용 및 이해 개념화, 운영화 및 측정과 같은 정치 및 사회 과학 연구 설계의 핵심 측면을 이해합니다. 연구 설계 지식을 활용하여 정치 및 공공 정책과 관련된 문제를 체계적으로 해결할 수 있는 능력. 정치 및 사회과학과 관련된 질문에 데이터 과학 기술을 적용하는 일반적인 경험을 쌓으세요. 판단 정치적 행동 및 공공 정책과 관련된 특정 연구 질문에 대해 적절한 통계 기법을 결정하는 능력. 정치 및 사회 과학 연구에서 보고된 통계 및 알고리즘 결과를 평가하는 능력. 일반 연구 설계 교육을 통해 데이터 과학 응용 분야에 사용하기 위한 정치적, 사회적 행동에 대한 입력 데이터의 진실성을 평가하는 능력을 갖추게 됩니다. 표준 데이터 과학 실무에 사용되는 자동화 기술이 적합하고 윤리적으로 적절한 상황과 그렇지 않은 상황에 대한 기본적인 이해를 갖추고 있습니다.
. 의사소통 및 업무 능력 정치적, 사회적 행동에 대한 통계적 분석 결과를 명확하게 전달하는 능력. 정치적, 사회적 행동을 이해하기 위한 데이터 과학 도구의 가능성과 범위를 전달할 수 있는 능력. 팀 작업의 기본 실습 및 코드 공유 기술, 민첩한 개발, 과학적 복제 도구 등을 사용하는 능력을 포함하여 대규모 기술 프로젝트에서 협업하는 방법을 학습합니다. 학습 능력 데이터 과학 분야의 새로운 기술을 습득할 수 있도록 통계 분석 및 컴퓨터 과학의 기초에 대한 충분한 기초 지식을 갖추고 있습니다. 정치 및 사회 과학 연구의 새로운 영역을 읽을 수 있도록 정치 및 사회 과학에 대한 충분한 기초 지식을 갖추고 있습니다.

이 프로그램은 최소 2급 우등 학위(2.2) 또는 1차 학위에서 이에 상응하는 국제 학위를 취득한 지원자를 대상으로 합니다. 귀하의 지원서는 개별적인 장점을 고려하여 고려되며 관련 전문 경험도 고려됩니다. 영어 요구 사항: 모국어가 영어가 아닌 지원자는 TOEFL, IELT 또는 컴퓨터 기반 TOEFL 요구 사항(각각 600, 6.5 또는 250) 또는 캠브리지 영어 시험(최소 B 등급의 고급 영어 인증서 또는 C 등급의 영어 능력 인증서)을 충족해야 합니다. 영어권 대학에서 이전 학위를 취득한 지원자는 이 요건이 면제될 수 있습니다. 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요. 프로그램의 학업 입학 요건은 충족하지만 영어 요건은 충족하지 않는 학생은 UCD의 Pre-Sessional 또는 International Pre-Master's Pathway 프로그램을 성공적으로 마친 후 프로그램에 입학할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 링크(http://www.ucd.ie/alc/programmes/pathways/)를 참조하세요. 이는 최소 입학 요건입니다. 일부 프로그램의 경우 추가 기준이 필요할 수 있습니다. UCD가 공식, 비공식 및/또는 체험 학습을 인정하므로 사전 학습 인정(RPL)을 받을 자격이 있을 수 있습니다. RPL은 프로그램에 대한 입학 허가 및/또는 학점 면제를 받기 위해 수여될 수 있습니다. 자세한 내용은 UCD 레지스트리 RPL 웹 페이지를 방문하십시오. 모든 예외 사항은 이 웹페이지에도 나열되어 있습니다.

적합한 풀타임 옵션: 국내(EEA) 지원자: 예 해외(비 EU) 지원자: 예 파트타임 옵션 적합한: 국내(EEA) 지원자: 예 해외(비 EEA) 지원자: 아니요 정치 및 데이터 과학의 GradDip은 데이터 과학 방법 학습에 큰 관심이 있는 정치 과학 및 관련 사회 과학 배경을 가진 학생과 정치를 공부하려는 컴퓨터 과학 또는 관련 기술 배경을 가진 학생을 대상으로 합니다. 특히 정치 및 데이터 과학에 대한 최첨단 교육을 원하지만 석사 논문 작성에는 관심이 없는 학생들을 대상으로 합니다. 신청 마감일 EU 신청자 마감일: 2026년 9월 7일 월요일(학기 첫날) 비 EU 신청자 마감일: 2026년 8월 말 사전에 입국 비자가 필요한 비 EU 신청자 마감일: 일부 국가에서는 비자 신청을 처리하는 데 몇 달이 걸립니다. 가급적이면 3월 초에 미리 신청하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 해당 국가의 아일랜드 대사관이나 UCD 글로벌 지역 사무소에 문의하세요. 아일랜드 또는 EU에 거주했던 비 EU 시민은 신청서를 평가하기 전에 EU 수수료 평가 절차를 거쳐야 합니다. 이 과정은 몇 주가 소요됩니다.

대학원 디플로마 정치 및 데이터 과학(W475) 풀타임EU 연간 수수료 - € 8170 연간 비EU 수수료 - € 15070 대학원 디플로마 정치 및 데이터 과학(W476) 파트타임EU 연간 수수료 - € 5405 연간 비EU 수수료 - € 7540 ***수수료는 변경될 수 있습니다. 수업료 정보는 UCD 수수료 웹사이트에서 확인할 수 있습니다. 비 EU 시민은 유효한 비학생 거주 비자를 소지한 사람을 제외하고는 파트타임 학습을 할 수 없습니다. 자세한 내용은 종합 FAQ 페이지를 참조하세요.

확인일: 2026-08-06
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