※ 학제간 융합과정에서 공통의 연구방법론 공유를 통한 융합 시너지 확보를 위해 전공위원회 심의를 통해 전공 선택 교과목으로 인정된 교과목 (데이터사이언스대학원 교과목).
| 교과목명 | 교과목번호 | 학점 | 주관대학 학과(부) |
|---|---|---|---|
| 시각적 이해를 위한 기계학습 | M3224.000100 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터 기반 혁신과 창업 | M3239.000600 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스 캡스톤 프로젝트 | M3239.001000 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 텍스트 및 자연어 빅데이터 분석 방법론 | M3239.001100 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 대학원 논문연구 | M3239.002000 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스 특강 | M3239.002300 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 분산 기계학습 시스템 | M3239.002500 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스를 위한 학습이론 | M3239.002600 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스 현장 실습 | M3239.002700 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터 분석과 시각화 | M3239.003100 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스 세미나 | M3239.003300 | 1 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 유전체 데이터 분석 방법 | M3239.003400 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스를 위한 고급 통계 분석 | M3239.003500 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 시공간 데이터 분석 및 처리 | M3239.003700 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스 실무응용 | M3239.003900 | 2 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 자연어처리의 응용 | M3239.004000 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스와 강화학습 | M3239.004100 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| AI의 윤리적 함의 | M3239.004200 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언티스트를 위한 금융공학 | M3239.004300 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스를 위한 중급수학 | M3239.004400 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스를 위한 인과 추론 | M3239.004500 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스 원론 | M3239.004600 | 4 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 데이터사이언스를 위한 머신러닝 및 딥러닝 2 | M3239.005000 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 빅데이터 및 지식 관리 시스템 2 | M3239.005100 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
| 머신러닝의 수리적 입문 | M3239.005200 | 3 | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 |
