University of Limerick Data Science and Statistical Learning 석사

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과정 개요

University of Limerick의 Data Science and Statistical Learning - MSc는 통계적 모델링, 과학 계산, 데이터 분석을 수학·통계 기반에서 심화하는 석사 과정입니다. 데이터 시각화, 데이터베이스 관리, 예측 알고리즘, 네트워크 분석을 다루며 컴퓨터과학 또는 공학 중심의 데이터 사이언스 과정과 달리 통계적 학습의 이론적 토대를 강조합니다.

과정은 대부분의 학생을 위한 Pathway A와, 이전 학위에서 상당한 통계 데이터 사이언스 내용을 이미 이수한 학생을 위한 Pathway B로 운영됩니다. 두 경로 모두 가을·봄 학기의 모듈 수업 뒤 여름 학기에 Research Project를 수행하며, 강의·워크숍·실습과 지도 연구를 결합해 응용 데이터 사이언스 역량을 발전시킵니다.

과정 핵심 정보

과정 핵심 정보
항목	내용
공식 과정명	Data Science and Statistical Learning - MSc
과정 코드	MSDSSLTFAD
학위	Masters (MSc)
NFQ	Level 9 Major
기간	One year
운영 방식	Full-time

과정의 특징

통계 모델링, 데이터 시각화, 프로그래밍과 데이터베
통계 모델링, 데이터 시각화, 프로그래밍과 데이터베이스 관리 역량을 함께 기릅니다

수학·통계 배경과 사전 학습 범위에 따라 두 개의
수학·통계 배경과 사전 학습 범위에 따라 두 개의 공식 pathway 중 적합한 경로를 이수합니다

자연어처리, 빅데이터 시각화, 머신러닝과 네트워크
자연어처리, 빅데이터 시각화, 머신러닝과 네트워크 분석을 실습 중심으로 다룹니다

여름 학기의 Research Project에서 응용
여름 학기의 Research Project에서 응용 데이터 사이언스 연구를 수행합니다

학습 방식

수업에서는 통계 모델링, 데이터 시각화, 프로그래밍과 데이터베이스 관리 역량을 함께 기릅니다. 또한 수학·통계 배경과 사전 학습 범위에 따라 두 개의 공식 pathway 중 적합한 경로를 이수합니다. 강의에서 배운 개념을 실습·분석·설계·연구 과제에 적용하면서 전공 지식과 문제 해결 역량을 함께 발전시킵니다.

학기별 교육과정

1학기 · Pathway A - 필수 모듈

주요 모듈
R for Statistical Data Science
Database Systems in Practice
Text Analytics and Natural Language Processing
Statistical Inference for Data Science
Fundamentals of Statistical Modelling

1학기 · Pathway B - 필수 모듈

주요 모듈
R for Statistical Data Science
Database Systems in Practice
Text Analytics and Natural Language Processing
Scientific Computation
Introduction to Data Engineering and Machine Learning

2학기 · Pathway A - 필수 모듈

주요 모듈
Quantitative Research Methods for Science, Engineering and Technology
Networks and Complex Systems
Applied Big Data and Visualisation
Artificial Intelligence and Machine Learning
Statistical Learning

2학기 · Pathway B - 필수 모듈

여름학기 · Pathway A & B - 필수 모듈

주요 모듈
Research Project