데이터 · 컴퓨터과학
Data Science
데이터를 수집, 분석, 모델링해 복잡한 문제의 패턴과 의사결정 근거를 찾는 전공입니다.
독립 전공, Statistics track, Information Science, Analytics 등으로 열리는 경우가 많습니다.
이런 학생에게 맞아요
전공이 요구하는 성향·관심사·목표를 그대로 적었어요. 점수가 아니라 이 전공의 성격이에요.
성향
숫자와 패턴 속에서 이야기를 찾아내는 것을 좋아하는, 꼼꼼하고 논리적인 학생
관심사
데이터로 의사결정 근거를 만드는 과정에 관심 있는 학생
목표
데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 애널리틱스 컨설턴트를 목표로 하는 학생
자가진단에서 이 전공과 닿는 축
자가진단을 마치면 내 응답이 이 축들과 어디서 겹치는지 리포트에서 맞춰볼 수 있어요.
자가진단 해보기무엇을 배우나요
통계, 프로그래밍, 머신러닝, 데이터 시각화, 데이터베이스 시스템을 배우고 실제 데이터셋으로 프로젝트를 수행합니다. 비교적 최근에 생긴 학위라 학교마다 통계학과, 컴퓨터공학과, 독립 학과 소속이 다릅니다.
대표 과목
깊이 알아보기
데이터 사이언스는 대량의 데이터에서 패턴을 찾아내고, 그 패턴을 근거로 미래를 예측하거나 결정을 내리는 방법을 배우는 융합 학문입니다. 통계학의 엄밀함, 컴퓨터과학의 프로그래밍·시스템 능력, 그리고 실제 비즈니스·과학 문제에 대한 이해가 함께 요구됩니다. 단순히 코드를 짜는 것을 넘어, '이 데이터가 무엇을 말하고 있는가'를 해석하고 의사결정권자에게 설득력 있게 전달하는 능력까지 훈련합니다. 컴퓨터과학이 시스템을 만드는 데 집중한다면, 데이터 사이언스는 이미 존재하는 데이터를 통해 통찰을 뽑아내는 데 더 무게가 있습니다. 헬스케어, 금융, 마케팅, 스포츠 등 데이터가 존재하는 거의 모든 산업으로 확장 가능하다는 점이 큰 매력입니다.
이 전공이 강한 학교
학교를 누르면 그 대학의 미션, 졸업생, 산업 연계를 볼 수 있어요.
졸업 후 진로
- Data Scientist
- Machine Learning Engineer
- Analytics Consultant
- Research Analyst
관련 전공
- Computer Science
- Statistics
- Business Analytics
- Health Data Science