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소개
IntroductionAI빅데이터 역량과 비즈니스 마인드를 겸비한 디지털 경영 전문인력 양성
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.
교육방향: Why 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.
산업계 수요 맞춤형 교육 진행
- 산업현장의 실제 데이터세트를 가지고 현장 문제를 분석하고 해결책을 찾는 실무중심의 과목 개설하고 AI빅데이터 전문기업 및 공공기관과의 제휴를 통하여 실무 전문가의 특강과 팀티칭을 제공합니다.
최첨단 실습환경과 최적의 온·오프라인 강의 제공
- 최신 GPU가 탑재된 딥러닝 교육 서버를 구축하여 최대 120명이 동시에 딥러닝 실습이 가능한 실습 환경을 제공합니다. 수준 높은 비대면 강의 컨텐츠 제작을 위한 K*STUDIO, 모빌리티가 강화된 최첨단 멀티미디어 계단식 강의실로 최적의 온·오프라인 강의 환경을 경험할 수 있습니다.
졸업 후 진로
4년간의 정규 커리큘럼을 마친 후 학생들은 다양한 산업에서 비즈니스애널리스트(비즈니스 현업 관점에서 데이터를 분석하여 응용, 도메인 지식이 중요한 역량), 데이터과학자(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.
Developing Digital Management Professionals with expertise in AI, Big Data, and a Business Insight
The integration of AI and Big Data is enhancing efficiency across business environments and driving the creation of new business opportunities, leading to significant cost reductions and the rapid development of innovative business domains. This transformation is reshaping fields such as marketing, human resources, finance, and production management by incorporating AI and Big Data applications into practical operations and managerial processes.
The Department of AI, Big Data, and Management (ABM) is dedicated to nurturing creative innovators with a strong understanding of business and collaboration skills to meet industry demands, analytical experts with problem-solving abilities rooted in Big Data, and interdisciplinary professionals adept at applying and leveraging AI.
Education Direction: Why ABM?
Curriculum and Education Models Optimized for Interdisciplinary Education
- In years 1 and 2, students develop basic competencies such as software, math, and statistics. In years 2 and 3, students develop core competencies such as big data, artificial intelligence, and business. In year 4, building on the first three years, students engage in industry-academia collaborations and capstone design projects to cultivate creative and integrative skills.
- We operate a practical, interdisciplinary education model where students collaborate with government, business, and community organizations to create solutions and make a difference. This model includes team-team classes and capstone design courses.
Customized Training to Meet Industry Needs
- We offer practice-oriented courses that analyze and find solutions to field problems using real data sets from industrial sites. We also provide special lectures and team teaching by practicing experts through partnerships with AI/big data specialists and public institutions.
Careers after Graduation
After completing the four-year curriculum, students can work in a variety of industries as business analysts (who analyze and apply data from a business perspective, and domain knowledge is essential), data scientists (experts with deep analytical capabilities, data analysts who can engineer data and apply machine learning, AI algorithms, and statistical methodologies), big data engineers (engineers who can collect, process, and process large amounts of data [ETL]), database administrators (experts who can design, maintain, and operate databases), machine learning engineers (engineers who implement machine learning and AI algorithms), and data planners (engineers who can develop and discover new technologies related to data and transact data transformation in organizations). Other options include database administrators (experts who can design, maintain, and operate databases), machine learning engineers (big data engineers who implement machine learning and AI algorithms), and data planners (experts who can develop and discover new data-related technologies and provide direction for the organization’s data transformation).
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