경영학 : 국민대학교 AI빅데이터융합경영학과

AI빅데이터 역량과 비즈니스 마인드를 겸비한 디지털 경영 전문인력 양성

 

AI빅데이터융합경영학과, 줄여서 에빅융은 AI와 빅데이터를 활용한 업무 자동화와 효율화는 기업 운영 전반에 비용 절감을 이끌고 있으며 이를 활용한 새로운 비즈니스 영역이 빠르게 확장되고 있습니다. 이에 따라 마케팅, 인사조직, 금융, 생산관리 등 현장 실무와 경영 환경이 빅데이터와 AI를 응용하는 방식으로 변화하고 있습니다. AI빅데이터융합경영학과는 산업 현장에 대응하는 비즈니스 이해와 협업 능력을 갖춘 창의적 혁신가, 빅데이터 기반의 문제해결 역량을 갖춘 분석 전문가, AI를 응용하고 활용할 줄 아는 융합형 전문가를 양성하는 것을 목표로 합니다.

 

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왜 과 이름이 AI빅데이터융합경영학과?

융합교육에 최적화된 커리큘럼 및 교육모델 운영

• 1·2학년에는 소프트웨어, 수학, 통계 등 기초 역량을, 2·3학년에는 빅데이터, 인공지능, 비즈니스 등 핵심 역량을, 4학년에는 1·2·3학년 과정을 토대로 산학협력, 캡스톤디자인 등을 진행하며 창의적인 융합 역량을 키우게 됩니다.
• 팀팀Class, 캡스톤디자인 교과목 등 정부, 기업, 지역사회기관 등과 함께 협업하여 해결책을 제시하여 변화를 만들어내는 실용적 융합교육 모델을 운영합니다.

 

경영학 : 마케팅 조사, 자료 수집 방법

커리큘럼

1) 1학년

1학년 때에는 인공지능수학, 데이터사이언스개론, 현대경영과기업가정신, 회계학원론, 경영통계 등 경영학, 통계학, 데이터사이언스의 기초에 대해서 주로 배웁니다. 추가로 기초교양이나 S-Team Class 같은 필수로 들어야 하는 수업도 듣습니다. 그리고 컴퓨터프로그래밍 1, 2 등 파이썬을 다루며 데이터를 관리하고 파이썬 문법을 공부할 수 있는 시간도 가집니다. 본격적으로 선형대수나 머신러닝, 딥러닝에 대해서 배우는 단계는 아니기 때문에 쉬엄쉬엄 공부해도 괜찮을 것 같다는 생각입니다.

 

 

2) 2학년

2학년 때에는 빅데이터처리와시각화, 경영데이터분석, AI개발환경의이해 등 본격적으로 코딩 관련한, 그리고 데이터를 다뤄보고 시각화하는 수업을 배웁니다. 이 수업들에서는 데이터를 받아서 전처리도 하고 이리저리 다뤄보면서 시각화의 다양성과 문제 탐색 및 해결, 로직 설계 등의 기술을 습득할 수 있겠네요. 추가로, 수리통계와 같은 통계학 관련 수업도 들으며 마케팅, 생산운영관리, 마케팅조사 등 마케팅에 관련한 수업도 듣습니다. 아무래도 과 특성상 데이터분석가, AI 엔지니어 쪽 뿐만 아니라 디지털 마케팅 쪽도 진로가 있기 때문에 다방면의 수업을 듣는다는 생각이 듭니다.

 

 

그리고 저희 과의 꽃이라고 할 수 있는 머신러닝 수업도 듣는데요. 머신러닝 수업은 머신러닝에 관한 역사, 이론 뿐만 아니라 여러 방법론도 배울 수 있고 다양한 모델과 데이터를 접해보면서 실제로 머신러닝 로직을 경험해볼 수 있는 수업입니다. 컴페티션이라고 조별 과제 형식으로 나눠져서 팀별로 누가 과적합에 강한 좋은 성능의 예측 모델을 구현하는지 경쟁하는 실습도 있어 수강하는 학생들이 너무나 기뻐하고 있습니다.(?)

 

3) 3학년

3학년 때에는 딥러닝, 베이지안모델링, 비전 AI와 비즈니스 등 AI 쪽의 진로로 나아갈 학생들을 위해 준비된 수업과 마케팅조사 등 마케팅쪽의 진로로 나아갈 학생들을 위해 특화적으로 수업을 나눠놓았습니다. 그리고 3학년부터는 필수적으로 들어아 할 필수과목이 없기 때문에 타 전공의 수업을 들으며 부전공, 복수전공, 융합전공을 준비하는 학생들이 많다고 여겨집니다.

 

4) 4학년

4학년 때에는 주로 프로젝트를 하며 보내는데요. 특히 캡스톤디자인 수업에서 실제로 프로젝트를 경험해보면서 현업에서 어떤 주제와 고민을 가지고 있는지, 이러한 문제들을 어떤 방법으로 해결할 수 있을지 느낄 수 있는 좋은 기회가 있습니다. 게다가 캡스톤디자인은 비즈니스애널리틱스, 비전AI응용, 산업AI, 추천시스템, 기후빅데이터프로젝트 등 다양한 갈래로 또 나뉘어져 있기 때문에 더 특화된 수업과 프로젝트를 경험할 수 있다는 측면에서 이점을 가지고 있겠네요.

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졸업 후 진로

 

4년간의 정규 커리큘럼을 마친 후 학생들은 다양한 산업에서 비즈니스애널리스트(비즈니스 현업 관점에서 데이터를 분석하여 응용, 도메인 지식이 중요한 역량), 데이터사이언티스트(심화된 분석 역량을 갖춘 전문가, 데이터 엔지니어링이 가능하고 머신러닝, AI알고리즘, 통계 방법론을 적용하는 데이터 분석가), 빅데이터엔지니어(대용량 데이터의 수집·가공·처리(ETL)가 가능한 엔지니어), 데이터베이스관리자(데이터베이스를 설계하고 유지보수·운영이 가능한 전문가), 머신러닝엔지니어(머신러닝·AI 알고리즘을 구현하는 빅데이터 엔지니어), 데이터 기획자(데이터 관련 신기술을 개발·발굴 하고 조직의 데이터 트랜스포메이션의 방향 제시가 가능한 전문가) 등 기업 경영 일선에 필요한 인재로 활약하게 됩니다.

 

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