학과소개

숭실대학교 정보통계보험수리학과는 미래 사회의 핵심 역량인 자료분석 능력을 키우는 정보통계 트랙,
통계학과 보험수리 두 학문분야의 시너지를 극대화한 보험수리 트랙을 모두 가진 국내 유일한 학과입니다.

빅데이터 전문가 양성을 위한 S3IT 융합 전공 프로그램

1. Big Data 융합 교육의 필요성

사물인터넷(Internet of Things) 시대의 도래

사물인터넷(Internet of Things) 시대의 도래 ㆍ 2020년까지 약 600억개의 사물들이 인터넷에 연결될 것으로 예상(Cisco)
ㆍ 인터넷상에서 사물들간의 유기적 소통을 통해 실시간으로 Big Data가 생성

빅데이터 시장의 빠른 성장 ㆍ 2015년 약 400억불 추정

빅데이터 관련 일자리의 빠른 증가 ㆍ 2015년 전 세계적으로 약 450만 명의 빅데이터 전문가가 필요하나 공급은 20% 수준임(Fortune)
ㆍ 2017년 약 52만개의 빅데이터 관련 일자리 창출 예측(한국정보화진흥원)

2. S3IT 융합 전공 프로그램이란?

Big Data 전문가 양성을 위해 정보통계·보험수리학과(Statistics and Actuarial Science), 소프트웨어학부(Software), 스마트시스템소프트웨어학과(Smart Systems Software)가 공동으로 제공하는 국내 최초 빅데이터 학부 융합 전공 프로그램을 지칭

3. S3IT 융합 전공 프로그램의 목표 및 구성

2020년을 선도할 Big Data 전문가 양성 목표
ㆍ 빅데이터 수집, 관리, 분석, 시각화의 전문 지식 배양
ㆍ 새로운 부가가치 창출 역량 함양
S3IT 융합 전공 프로그램의 구성
교과프로그램
ㆍ 비교과프로그램

4. S3IT 융합 전공 비교과프로그램

ㆍ 기업 견학 및 인턴 프로그램 지원
방학중 단기강좌 개설 및 워크숍, 세미나 개최
ㆍ 다양한 멘토링 프로그램 운영
교내 빅데이터 경진 대회 개최 및 지원
ㆍ 소모임/튜터링/스터디그룹 상시 지원
ㆍ 빅데이터 관련 자격증 준비 지원

빅데이터(Big Data) 분석 전문가 양성을 위한 S3IT 융합전공

1. 빅데이터 분석에 필요한 기술과 지식을 제공을 목표

2. 전체 교과목은 필수 5과목과 선택 24과목으로 구성

3. 총 36학점 (12과목)을 수강하여야 함- 21학점은 소속학과 전공과목과 중복 인정 가능 함

4. 빅데이터 융합전공 필수과목 – 5과목 모두 수강하여야 함

정보통계·보험수리학과 소프트웨어 스마트시스템 소프트웨어
3-2 유비쿼터스센서네트워크
4-1 딥러닝 분석 빅데이터 분석
4-2 빅데이터분산컴퓨팅 정보검색과 웹

5. 빅데이터 융합전공 선택과목 – 최소 7과목 선택 수강하여야 함

정보통계·보험수리학과 소프트웨어학부 AI융합학부
2-1 회귀분석1
딥러닝기초
자료구조 자료구조
2-2 전산통계1 알고리즘 모바일프로그래밍
알고리즘
확률과통계
3-1 전산통계2 데이터베이스
인공지능
소프트웨어공학
운영체제
센서모션로봇공학
소프트웨어공학
3-2 다변량분석
시뮬레이션
데이터사이언스
데이터베이스응용
운영체제
IoT프로그래밍
4-1 범주형자료분석
4-2 데이터마이닝

6. 필수 교과목 소개

빅데이터분산컴퓨팅 R 환경에서 Hadoop을 사용하여 빅데이터를 분석하기 위해 필요한 기본적인 지식(맵리듀스(MapReduce), 하둡분산파일시스템(HDFS), HBase NoSQL database 등)을 사례를 통해 학습하며 모의 빅데이터에 실제적으로 적용해본다.
딥러닝분석 본 과목은 데이터의 시각화에 대한 기본적인 개념을 ‘통그라미’ 소프트웨어를 이용하여 연구한다. 빅데이터의 시각화를 위해서 R의 다양한 패키지를 이용하는 방법을 연구한다. 웹에서 빅데이터의 시각화 구현을 위해서는 D3.js 자바스크립트 라이브러리 이용 방법을 연구한다.
빅데이터 분석
(Big Data Analysis)
SNS 데이터는 인터넷 사회에서 중요한 의미를 가지는 빅데이터이다. 현존하는 다양한 형태의 SNS 속성 및 수집에 관하여 연구하고, 이를 분석하는 기술적인 기법을 강의한다. 본 강좌는 SNS에 대한 기본 지식을 살펴보고, 실제 SNS 데이터를 활용하여 빅데이터 분석을 수행한다. 본 강좌는 빅데이터 분석 사례를 습득할 수 있는 과목이다.
정보검색과 웹
(Information Search and Web)
관계형 데이터베이스 시스템을 중심으로 처리되는 정형화된 데이터는 규격화되고 변경이 어려운 스키마 내에 데이터가 존재하여야 한다. 빅 데이터 분석 및 처리 요구가 증가하고 있는 현대 정보 사회는 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터 처리, 관리, 분석에 대한 요구사항이 현존한다. 특히 비정형 데이터에 대한 기술적인 요구사항은 특히 최근 NoSQL 기술 트랜드에 편승하여 지속적으로 증가하고 있다. 본 강좌에서는 비정형 데이터의 대표적인 형태인 텍스트와 XML 데이터 처리 기술을 살펴보고, 두 가지 비정형 데이터가 가장 보편적으로 존재하는 웹 데이터베이스 분야에 관하여 살펴본다.
유비쿼터스 센서 네트워크
(Ubiquitous Sensor Network)
유비퀴터스 환경에서는 모바일 디바이스, 스마트 디바이스, 임베디드 센서 시스템 등 다양한 센싱 디바이스들이 네트워크를 구성하여 물리 환경 정보와 개인화 정보를 클라우드 서버로 전송하고, 서버는 대량의 데이터를 기반으로 클라우드 컴퓨팅을 수행하여, 디바이스가 적절한 소프트웨어 동작을 취하도록 지시할 수 있다. 본 교과목은 이런 모든 과정을 유비쿼터스 센서 네트워크로 정의하고, 이에 관련된 요소 기술과 이슈들을 학습한다.
R/Hadoop/RHadoop
R 환경에서 Hadoop을 사용하여 빅데이터를 분석하기 위해 필요한 기본적인 지식(맵리듀스(MapReduce), 하둡분산파일시스템(HDFS), HBase NoSQL database 등)을 사례를 통해 학습하며 모의 빅데이터에 실제적으로 적용해본다.
빅데이터 시각화(Bid Data Visualization
본 과목은 데이터의 시각화에 대한 기본적인 개념을 ‘통그라미’ 소프트웨어를 이용하여 연구한다. 빅데이터의 시각화를 위해서 R의 다양한 패키지를 이용하는 방법을 연구한다. 웹에서 빅데이터의 시각화 구현을 위해서는 D3.js 자바스크립트 라이브러리 이용 방법을 연구한다.
빅데이터 분석(Big Data Analysis)
SNS 데이터는 인터넷 사회에서 중요한 의미를 가지는 빅데이터이다. 현존하는 다양한 형태의 SNS 속성 및 수집에 관하여 연구하고, 이를 분석하는 기술적인 기법을 강의한다. 본 강좌는 SNS에 대한 기본 지식을 살펴보고, 실제 SNS 데이터를 활용하여 빅데이터 분석을 수행한다. 본 강좌는 빅데이터 분석 사례를 습득할 수 있는 과목이다.
정보검색과 웹(Information Search and Web)
관계형 데이터베이스 시스템을 중심으로 처리되는 정형화된 데이터는 규격화되고 변경이 어려운 스키마 내에 데이터가 존재하여야 한다. 빅 데이터 분석 및 처리 요구가 증가하고 있는 현대 정보 사회는 정형 데이터 뿐만 아니라 비정형 데이터 처리, 관리, 분석에 대한 요구사항이 현존한다. 특히 비정형 데이터에 대한 기술적인 요구사항은 특히 최근 NoSQL 기술 트랜드에 편승하여 지속적으로 증가하고 있다. 본 강좌에서는 비정형 데이터의 대표적인 형태인 텍스트와 XML 데이터 처리 기술을 살펴보고, 두 가지 비정형 데이터가 가장 보편적으로 존재하는 웹 데이터베이스 분야에 관하여 살펴본다.
유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network)
유비퀴터스 환경에서는 모바일 디바이스, 스마트 디바이스, 임베디드 센서 시스템 등 다양한 센싱 디바이스들이 네트워크를 구성하여 물리 환경 정보와 개인화 정보를 클라우드 서버로 전송하고, 서버는 대량의 데이터를 기반으로 클라우드 컴퓨팅을 수행하여, 디바이스가 적절한 소프트웨어 동작을 취하도록 지시할 수 있다. 본 교과목은 이런 모든 과정을 유비쿼터스 센서 네트워크로 정의하고, 이에 관련된 요소 기술과 이슈들을 학습한다.
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