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교육과정 소개


4차 산업혁명은 인공지능의 시대라고 사람들은 이야기 합니다. 인공지능의 핵심이 바로 데이터입니다. 여러분들이 많이 사용하는 SNS나 구글 등은 플랫폼을 이용해 데이터를 수집하고, 데이터를 활용하는 사업모델을 가지고 있습니다. 결국 미래사회의 핵심이 바로 ‘데이터’입니다. 

한림대학교 데이터과학융합스쿨에서는 데이터에 대한 문해력(Data Literacy)과 데이터분석력(Data Analysis Competency)을 갖춘 데이터 사이언티스트(Data Scientist) 양성을 목표로 하고 있습니다.





데이터 사이언티스트(Data Scientist)란?


데이터에서 정보를 찾아내는 기술인 데이터마이닝(Data Mining)의 핵심 요소로 통계학(Statistics)이 다시금 주목받고 있습니다. 특히, 우리나라는 세계적으로도 인정받는 정보기술을 보유하고 있고, 이를 통해 생산되는 엄청난 양의 데이터 (Big Data)에 대한 처리와 분석이 다양한 분야에서 꼭 필요한 기술이 되었습니다. 과거에 통계학자가 수행했던 데이터 분석 직무를 포함하여, 데이터가 만들어진 분야에 대한 이해와, 빅데이터의 처리기술을 모두 가지고 있는 사람을 데이터 사이언티스트(데이터과학자)라고 합니다. 이들이 인공지능 시대의 실질적 동력을 가지고 있는 사람들입니다. 


데이터 사이언티스트는 '통계전공자들 보다는 프로그래밍을 조금 더 잘하고, 프로그래머(개발자) 보다는 통계학적 이해를 조금 더 잘하는 사람들’이라고 흔히 설명합니다. 

두 기술을 바탕으로 종사하는 분야에서 


데이터에 기반한 새로운 컨텐츠 기획력

다양한 분야의 사람과 함께 협력할 수 있도록 소통력

데이터 기반 비즈니스 모델링을 통한 새로운 시각 제시

통계적 분석력을 활용한 데이터마이닝

시각화 기법


이러한 능력을 발휘하는 사람들이 데이터 사이언티스트 입니다. 4차 산업혁명을 이야기할 때 항상언급되는 “융합형 인재”입니다.



  • 데이터 사이언티스트가 하는 역할은 무엇일까?


데이터 사이언티스트가 하는 업무의 핵심은 데이터 분석입니다. 데이터의 설계, 생산/수집, 통계적분석과 해당 분야에 대한 적절한 해석까지 데이터로 진행되는 전 과정에 관여하는 전문가입니다. 특히, 최근에는 중요한 의사결정(기획, 관리, 전략, 예측, 정책 등)들이 데이터를 기반으로 이루어지고 있어 기업경영에도 많은 데이터 사이언티스트들이 참여하고 있습니다. 

하지만 통계적 분석능력만으로 데이터 사이언티스트라고 할 수는 없습니다. 빅데이터의 시대에는 매우 큰 용량의 데이터를 다루어야 하므로, 분석 가능한 데이터로 변환하는 과정이나 빅데이터를 관리하는 역할도 데이터 사이이언티스트의 중요한 역할이 되었습니다. 

또한, 다양한 전공을 가진 사람들과의 협업능력도 매우 중요합니다. 해당 분야의 동료들 뿐만 아니라, 경영진, 협력부서 등과 능숙하게 소통하는 능력도 데이터 사이언티스트의 핵심 역량이라 할 수 있습니다.

이러한 측면에서 그 역할이 새롭게 주목 받고 있으며, 과거의 분석가들과 차별화된 역할을 수행하고 있습니다.. 



인공지능 시대에 데이터가 왜 중요한가요?


데이터기반의 사고는 사회의 혁신을 주도합니다.


데이터 정보가 보내는 시그널을 빠르게 인지하여, 새로운 가치로 바꿀 수 있는 힘을 ‘데이터 문해력(Data Literacy)’이라고 합니다. (빅)데이터는 인공지능(AI; Artificial Intelligence)으로 대표되는 4차 산업혁명의 원유에 해당합니다. 데이터 문해력으로 원유를 정제하여야 모든 분야에 꼭 필요한 에너지로 활용할 수 있습니다. 미래사회의 가치 있는 변화는 데이터에 기반한 사고로부터 출발합니다. 이것이 데이터가 가진 힘입니다.


분석법의 기반은 데이터입니다.


2016년 인공지능 알파고와 한국 바둑기사와의 대결은 인간과 기계라는 대결구도로 사람들의 이목을 집중시켰습니다. 방대한 바둑 기보를 학습하여 높은 승률을 가진 묘수(手)를 찾아내는 시스템이 알파고 입니다. 따라서, 바둑 기보와 같은 '데이터'의 질이 인공지능을 포함한 모든 분석과 해석에 크게 영향을 줄 수밖에 없습니다. 데이터를 어떻게 다루어 정리하고 요약하는가에 대한 이해가 중요한 이유입니다. 




데이터 사이언티스트는 유망한 직종인가요?


데이터사이언티스트에 대한 사회수요 동향은 선진국의 산업시장의 변화를 통해 확인할 수 있습니다. 

세계의 유수한 인공지능연구센터는 데이터과학과 컴퓨터공학이 주축이 되어 개인맞춤형 AI개발에 박차를 가하고 있으며, 유망 직업군 조사나 희망직업 순위조사에서도 최근 3년동안 데이터사이언티스트가 1위를 차지하고 있습니다. (아래 기사 참조)



데이터 사이언티스트 전성시대 … 미국 최고 직업 3년째 1위 (중앙일보, 2018)


올해 미국 최고의 직업은 Data Scientist… (미국 : 커리어캐스트, 2019)



● 데이터 사이언티스트가 가져야하는 역량을 어떻게 키우나요?


사고증폭 훈련으로 문제해결 역량 함양


4차 산업혁명 시대를 살아가는 학생들에게는 이공학적 기초 소양을 통한 현실 사회를 읽는 힘이 어느 때 보다 필요합니다. 우연을 과학으로 표현하는 기초지식을 바탕으로 데이터를 읽는 눈을 키우고, 창의적 문제해결을 위한 다양한 사고증폭 훈련이 필요합니다. 또한 일방적으로 전달하는 교육보다는 학생이 직접 참여하여 학습/실습하는 것이 중요합니다. 따라서, 데이터과학융합스쿨에서는 다음과 같은 변화된 패러다임으로 전문가 양성과정을 운영하고 있습니다.


 - 동료 학생 소통 학습(Peer Review Communication)

 - 자기사고 자가검증 학습(Less Teaching More Thinking)

 - 자신의 생각을 주제로 만들어 보는 문제제기 학습(What to Measures?)

 - 데이터기반의 문제해결의 해법 학습(Data Evidenced to Solution)

 - 데이터시각화와 패턴탐색기술 학습(Data Visualization & Exploration of Data Analysis)



대학에서 어떻게 산업현장을 익히나요?




현장친화적 '데이터신산업' 교육선도모델 운영


1학년


[데이터 친밀], [데이터 참여] 교과모듈을 통하여 전공의 참여 동기를 키웁니다. 다양한 데이터를 접하도록 하여 데이터를 읽는 눈을 키우고, 기초분석과정에 대한 이해와 실습을 합니다. 현장 견학을 다녀오면 전공에 대한 관심과 애착이 많이 생깁니다.


2~3학년


[데이터 밀착] 교과모듈을 통해 심도 있는 분석을 할 수 있도록 실습을 병행한 교육에 초점을 맞추고 [현장 친화] 교과모듈을 통하여 현장 친화적 컨텐츠 기획력을 기르게 됩니다. 국민건강보험공단과 건강보험심평원 등 협약 기관에 직접 방문하여 어떠한 데이터를 활용하고, 어떠한 분석을 많이 사용하는지를 직접 보고 느낄 수 있습니다. 


3~4학년


[현장 친화] 교육모듈의 하나로, 과학기술정보통신부 산하 한국데이터산업진흥원(K-DATA)과 공동 운영하는 (빅)데이터 청년인재 양성 교육사업에 참여하는 프로그램이 있습니다. 집중 교육에 참여하고, 우수 프로젝트로 선정이 되면 여러 대학이 참여하는 경진대회에 출전합니다. 데이터 산업계의 여러 기업이 함께 참여하여 일자리 창출을 위한 연계프로그램으로 운영되며, 참여자는 빅데이터전문가 공인자격증 주관기관인 K-DATA로 부터 정부인증 수료증을 발급받습니다.

이 외에도 [현장 체험] 교과모듈에서는 산업현장에서 수행하는 교육을 이수할 수 있습니다. 공공기관 등 업체에서 발급하는 수료증 및 업체 주관, 학교 주관의 경진대회에 참여하여 취업을 위한 다양한 수상경력을 쌓을 수 있습니다. 


●         국민건강보험공단, 건강보험심사평가원의 현장교육 프로그램


    (주)더존비즈온, (주)스마트로, 신협은행 등의 민간기업 공동 프로젝트


미래 인재에게 필요한 융합교육은 단순히 여러 종류의 강의를 듣기만 한다고 되지 않습니다. 학생이 적극적으로 참여하고, 때로는 틀리기도 하며, 교수님이나 현장 전문가에게 다양한 조언을 듣고 수행하는 과정에서 융합이 일어납니다. 데이터과학융합스쿨은 진정한 융합인재, 데이터사이언티스트를 육성하여 사회진출의 기회를 마련하기 위해 다각도로 노력하고 있습니다. 



인공지능의 시대, 한림대학교 데이터과학융합스쿨이 함께 준비합니다. 



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