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캔터베리대학교 - Bachelor of Data Science

데이터 사이언스 (Data Science)는 "Big data"의 규모와 가능성의 기하급수적인 성장으로 새롭게 부상하는 분야 중 하나로, 데이터 과학자는 과거와 현재의 데이터를 통해 미래에 대한 통찰력을 제공합니다
데이터 사이언스란 데이터로부터 지식과 통찰력을 이끌어내기 위해 과학적 방법론, 프로세스, 알고리즘, 시스템을 동원하는 융합분야로, 과학기술과 디지털 기술의 발전으로 소프트웨어의 저장 능력 및 분석 능력이 발전하고 이에 따라 더 큰 데이터가 가능하게되면서 급상승하고 있는 분야 중 하나입니다. 데이터 사이언스는 신생 산업분야에 속하지만, 통계학, 수학, 컴퓨터 과학 분야와 같은 다른 여러 분야와 연결된 무한한 가능성을 지닌 학문으로, 다른 직업군에 비해 높은 성장률을 보이며 앞으로도 계속 커져 나갈 것으로 예상되는 유망 분야 중 하나입니다.

조직은 개인의 의료 기록에서부터 사회 경제적 통계, 인터넷 동향에 이르기까지 대량의 디지털 데이터를 점점 더 많이 사용하고 있으며, 다양한 산업에서 정보를 처리하기 위해서는 컴퓨터 시스템과 통계에 대한 현대적이고 기술적인 지식을 갖추어야 합니다. 데이터 사이언스는 수학, 통계, 컴퓨팅, 기술 혁신, 실질적인 결과과 결합된 학문으로, 이 과정의 학생들은 데이터의 윤리와 보안, 전략 개발, 통계 프로그래밍 등의 최신 이슈에 대해 공부하게 됩니다.

전공과정 및 필수코스

데이터 사이언스 과정의 학생들은 프로그래밍, 수학, 통계, 컴퓨터 과학 입문 필수 과정과 실습 및 그룹 프로젝트를 수행하게 됩니다. 또한 자신의 전공 과정 과목들을 완료해야하며, 3학년때는 관련 산업분야의 감독하에 Capstone 프로젝트를 수행해야합니다. 이 과정의 학생은 아래 전공 과정 중 자신이 원하는 과정을 선택해 공부하게 됩니다.

전공과정 

• Bioinformatics

• Computational Linguistics

• Data Science

• Population Health Data Science

• Spatial Data Science

필수코스
• 100-level 

Introduction to Data Science

Introduction to Computer Programming

Introduction to Computer Science

102 Mathematics 1A

Science, Society and Me

• 200-level 

Data Wrangling

Data Science Multivariable Methods

Algorithms

Bioethics: Life, Death and Medicine

Applied Statistics or STAT 202 Regression Modelling

• 300-level 

Big Data Computing and Systems

Computational Data Methods

Multivariate Statistical Methods or STAT 318 Data Mining

Career Opportunities

• 비즈니스와 기술분야에서 Data scientists, Data advisors, Data/analytics consultants, Insight analysts 등으로 일하게 되며, 다양한 직업에서 유용한 프로젝트 수행, 연구, 비판 분석, 문제 해결, 의사소통 능력 등을 갖추게 됩니다.
• 데이터 관련한 새로운 직업이 계속해서 늘어나고 있는 추세로, 데이터 사이언스에 대한 중요도가 지속될 것이라고 전망됩니다.

※ 캔터베리대학교의 프로그램, 인턴십, 장학금 등에 대한 자세한 사항은 캔터베리대학교 공식 지정 에이전트 SiS 신인수 유학원으로 문의해주세요. 

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