교육목표·학과개요
- 21세기를 선도하는 이론과 실무를 겸비한 데이터사이언티스트를 양성한다. - 이론적 수업과 실무적 프로젝트를 통하여 분석적 사고력과 창의적 적용력을 배양한다. - 데이터사이언티스트로서 필요한 윤리의식을 갖추고 다양한 분야와 소통할 수 있는 글로벌 데이터사이언티스트를 양성한다.
대학·학과 목표 로드맵
인하대학교 데이터사이언스학과 목표 로드맵
인하대학교 데이터사이언스학과 목표 로드맵입니다. 학과가 보는 학생상, 세특·탐구 준비 방향, 진로 설계를 한 번에 확인하세요. 진로 경로는 기업체 연구원 및 기술직, 이공학계열교수까지 함께 봅니다.
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인하대학교 데이터사이언스학과
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- 21세기를 선도하는 이론과 실무를 겸비한 데이터사이언티스트를 양성한다. - 이론적 수업과 실무적 프로젝트를 통하여 분석적 사고력과 창의적 적용력을 배양한다. - 데이터사이언티스트로서 필요한 윤리의식을 갖추고 다양한 분야와 소통할 수 있는 글로벌 데이터사이언티스트를 양성한다.
Department Detail
학과 상세 근거
주요 교과·교육과정
객체지향프로그래밍경영과학경영학원론경제학계량경제학계량사회과학금융시계열 분석기계학습기업빅데이터활용론기초통계학네트워크데이터분석다변량통계분석
대학-학과 exact출처: 대학어디가 대학-학과 상세정보
대학어디가 학과 상세 URL을 대학코드와 모집단위코드로 재검증한 대학-학과별 exact 데이터입니다.
Competencies
핵심 역량
전공 적합성
탐구 역량
Exploration
탐구·세특 준비 방향
본 강의는 데이터 과학 비전공자들의 학문적 진입 장벽을 낮추어 인문사회과학 등 다양한 분야에 데이터 기반 연구 방법론을 확산시키는 의의를 가집니다. 이를 통해 여러 학문 분야의 융합 연구를 촉진하고 빅데이터 분석 능력을 갖춘 인재를 양성하는 데 기여합니다.
이 강의는 데이터 관련 비전공 대학원생을 위한 빅데이터 기초 입문 과정입니다. 기술 발달로 데이터의 중요성이 커짐에 따라, 본 강의는 데이터 분석의 전반적인 과정을 다룹니다. 수강생들은 R 프로그래밍 실습을 통해 탐색적 데이터 분석부터 회귀모형, 결정나무, 신경망 등 주요 머신러닝 기법을 학습합니다. 궁극적으로 다양한 학문 분야의 연구에 빅데이터 분석을 접목할 수 있는 기초 역량을 기르는 것을 목표로 합니다.
Career Paths
진로 경로
기업체 연구원 및 기술직
이공학계열교수
데이터분석전문가
빅데이터전문가
Admission Stats
전형별 경쟁률 (2025학년도)
| 전형 | 경쟁률 | 모집 | 지원 | 합격 |
|---|---|---|---|---|
| 수시 | 13.38:1 | - | - | - |
| 정시 | 5.25:1 | - | - | - |
출처: ADIGA 학과별 전형 경쟁률 및 공시 기반 수집값
개인화 시작
같은 목표라도 학생의 현재 위치에 따라 로드맵은 달라집니다.
학년과 학교만 선택하면 인하대학교 데이터사이언스학과 목표에 맞춰 바로 맛보기 로드맵을 생성합니다. 성적과 희망진로는 생성 이후에 보완하면 됩니다.