빅데이터 분석론

데이터 기반 문제 정의와 분석 프레임워크를 학습하여, 비즈니스 과제를 분석 과제로 전환하는 AX의 출발점을 다지는 과목

통계와 데이터분석

의사결정에 필요한 통계적 사고와 추론·검정 방법을 학습하여 모든 AI 분석의 기초 체력을 확보

데이터베이스

데이터의 저장·관리 구조와 SQL을 학습하여 기업 데이터를 직접 다루는 기반 역량을 확보

빅데이터 분석
프로그래밍

데이터 수집·정제·가공 과정을 직접 프로그래밍하며 실무 데이터를 다루는 기술적 기본기를 배양

정성적 데이터분석

인터뷰·텍스트 등 비정형 정성 데이터를 해석하는 방법론을 학습하여 숫자 너머의 인사이트를 발굴

딥러닝 응용(1)·(2)

딥러닝의 핵심 원리부터 실제 비즈니스 데이터 적용까지 두 학기에 걸쳐 단계적으로 학습하여 AI 모델링 역량을 체계적으로 구축

자연어처리 딥러닝

텍스트 데이터를 다루는 딥러닝 기법을 학습하여 LLM 이해의 기반이 되는 응용 역량을 배양

컴퓨터비전 딥러닝

이미지·영상 데이터를 다루는 딥러닝 기법을 학습하여 멀티모달 AI 활용의 토대를 마련

AI 기반
경영데이터분석

기업 경영 데이터를 AI 분석 기법으로 해석하여 마케팅·운영·재무 의사결정에 연결하는 방법을 학습

비즈니스 애널리틱스와
AI 의사결정

분석 결과를 경영 의사결정으로 연결하는 프로세스를 학습하여 데이터 기반 경영 감각을 배양

생성형 AI 응용

LLM과 프롬프트 엔지니어링, RAG 등 생성형 AI의 핵심 기술을 이해하고 업무 시나리오에 적용하는 방법을 학습

생성형 AI
데이터과학 실무

생성형 AI를 활용해 데이터 분석 업무 자체를 혁신하는 실무 기법을 실습하며, AI와 협업하는 새로운 분석 방식을 체득

AI-IoT 서비스
데이터 분석

센서·IoT 환경에서 생성되는 실시간 데이터를 AI로 분석하여 서비스와 운영 혁신으로 연결하는 방법을 학습

AI 보안과
신뢰할 수 있는 AX

AI 도입에 따르는 보안·프라이버시 리스크와 AI 거버넌스 체계를 학습하여 책임 있는 AI 전환 역량을 배양

AX 전략과
데이터 기반 경영

전사 AI 전환 로드맵 수립, 에이전틱 워크플로우 설계, AX 성과 측정 등 AI를 기업 전략의 관점에서 다루는 방법을 학습

AX 연구방법론

AI 전환 연구를 위한 연구 설계와 방법론을 학습하여, 현장의 AX 경험을 학술적 성과와 학위논문으로 발전시키는 능력을 함양

AX 캡스톤프로젝트
(실무프로젝트)

전 과정에서 쌓은 역량을 모아 소속 기업의 실제 데이터를 활용한 AI 전환 프로젝트를 수행하고, 그 성과를 기업에 환류

학위논문 연구

지도교수와 함께 자신의 AX 경험과 관심 주제를 학위논문으로 발전시켜 학술적 성과로 완성