고려대 공공정책대학원은 일반대학원과 특수대학원에 모두 모집학과가있다.
일반대학원은 빅데이터사이언스학과 빅데이터사이언스 전공으로 모집중이며,
특수대학원은 통계계열 데이터통계학과로 모집을 하였다. (2025년 전기 기준)
다만, 특수대학원은 직장을 병행하면서 다닐수 있도록 만든 과정이라 야간과정 + 5학기 체재로 이루어져 있다.
2025년도 입시요강 분야
40대 직장인이며, 풀타임으로 대학원을 가고자 한다며, 특수대학원(야간)은 모두 제외가 되기 때문에, 일반대학원 중 현실적으로 지원가능한 곳으로 고려대학교 정책대학원 빅데이터사이언스학과가 괜찮아 보인다.
기본 서류제출목록 이외 추가로 준비해야하는 사항
‣ TOEFL, TEPS, IELTS, TOEIC 및 TOSEL
공공정책대학원은?
‣ 일반대학원 빅데이터사이언스학과
홈페이지서비스안함. 특수대학원이 아닌 일반대학원은 정보가 안 찾아짐 (업데이트 예정)
‣ 특수대학원 데이터통계학과
통계조사에 관한 전문가 및 실무자의 육성 및 재교육
통계이론 및 자료분석, 처리에 관한 연구와 재교육
통계분석기법의 응용 및 컴퓨터의 활용
(추가) 이학계 입니다. 공학계가 아님...
이공계(理工系)란 자연과학(이학)과 산업 응용과학(공학)의 직업군을 묶어 부르는 개념이다.
빅데이터사이언스학과?
빅데이터와 인공지능 시대에 요구되는 데이터의 관리, 분석 능력을 극대화하여 고도화된 연구 및 응용 능력을 함양하고 있는 데이터 사이언스 분야의 전문 인력을 양성하는 것을 교육 목표로 한다.
이수학수번호과목명학점(시간)
| 기초 공통 과목 |
BDS501 | 확률론 (PROBABILITY THEORY) | 3(3) |
| BDS502 | 수리통계학 (MATHEMATICAL STATISTICS) | 3(3) | |
| BDS503 | 다변량통계분석 (MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS) | 3(3) | |
| BDS504 | 선형모형방법론 (STATISTICAL METHODS FOR LINEAR MODELS) | 3(3) | |
| BDS505 | 수리모형과머신러닝 (MATHEMATICAL MODELING AND MACHINE LEARNING | 3(3) | |
| BDS801 | 이론통계학 (THEORETICAL STATISTICS) | 3(3) | |
| 일반 공통 과목 |
CUS501 | 데이터기반 논문작성 | 3(3) |
| GLB501 | 데이터분석연구조사방법론 | 3(3) | |
| GRA506 | Data Science와 AI의 개념 | 3(3) | |
| GRA507 | 인공지능 개론 | 3(3) | |
| STE501 | 데이터사이언스를위한통계분석 | 3(3) | |
| PUP501 | 데이터베이스 연구조사방법론 | 3(3) | |
| 전공 과목 |
BDS601 | 머신러닝이해와응용(UNDERSTANDING AND APPLICATION OF MACHINE LEARNING) | 3(3) |
| BDS602 | 딥러닝이해와응용(UNDERSTANDING AND APPLICATION OF DEEP LEARNING) | 3(3) | |
| BDS603 | 통계적추론과XAI(INFERENCE AND EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE) | 3(3) | |
| BDS604 | 데이터사이언스활용시계열예측(TIME SERIES FORECASTING WITH DATA SCIENCE) | 3(3) | |
| BDS605 | 인공지능이해와응용(UNDERSTANDING AND APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE) | 3(3) | |
| BDS606 | 소셜네트워크분석(SOCIAL NETWORK ANALYSIS) | 3(3) | |
| BDS607 | 데이터분석컨설팅(DATA ANALYSIS CONSULTING) | 3(3) | |
| BDS608 | 보건의료빅데이터처리론(REAL-WORLD BIG DATA ANALYTICS) | 3(3) | |
| BDS609 | 보건의료빅데이터연구방법론(BIO-HEALTH BIG DATA ANALYSIS) | 3(3) | |
| BDS610 | 데이터사이언스를위한통계적학습(STATISTICAL LEARNING FOR DATA SCIENCE ) | 3(3) | |
| BDS611 | 확률적그래프모형(PROBABILISTIC GRAPHICAL MODELS) | 3(3) | |
| BDS612 | 빅데이터와대규모연산(BIG DATA AND LARGE SCALE COMPUTING) | 3(3) | |
| BDS613 | 빅데이터고급알고리즘(ADVANCED ALGORITHMS FOR BIG DATA) | 3(3) | |
| BDS614 | 사회가치측정(SCIENTIFIC MEASUREMENT FOR SOCIAL VALUES) | 3(3) | |
| BDS615 | 통계적역학모형(STATISTICAL EPIDEMIC MODELS) | 3(3) | |
| BDS616 | 데이터사이언스방법론(DATA SCIENCE METHODS) | 3(3) | |
| BDS617 | 생명과학을위한수리통계방법론(MATHEMATICAL AND STATISTICAL MODELING IN BIOLOGY) | 3(3) | |
| BDS618 | 데이터사이언스를위한수학(MATHEMATICS OF DATA) | 3(3) | |
| BDS619 | 공간통계학(SPATIAL STATISTICS) | 3(3) | |
| BDS620 | 데이터마이닝(DATA MINING) | 3(3) | |
| BDS621 | 일반화선형모형론(GENERALIZED LINEAR MODEL) | 3(3) | |
| BDS622 | 모의실험방법론(MONTE CARLO METHODS) | 3(3) | |
| BDS623 | 생물정보학(COMPUTING FOR BIOINFORMATICS) | 3(3) | |
| BDS624 | 베이지안통계(BAYESIAN STATISTICS) | 3(3) | |
| BDS625 | 몬테카를로방법론(MONTE CARLO METHOD) | 3(3) | |
| BDS626 | 최적화방법론(OPTIMIZATION METHODS) | 3(3) | |
| BDS627 | 바이오통계(BIOSTATISTICS) | 3(3) | |
| BDS628 | 생존분석(SURVIVAL ANALYSIS) | 3(3) | |
| BDS631 | 데이터사이언스세미나I(SEMINAR IN DATA SCIENCE I) | 3(3) | |
| BDS632 | 데이터사이언스세미나II(SEMINAR IN DATA SCIENCE II) | 3(3) | |
| BDS633 | 데이터사이언스세미나III(SEMINAR IN DATA SCIENCE III) | 3(3) | |
| BDS634 | 데이터사이언스세미나IV(SEMINAR IN DATA SCIENCE IV) | 3(3) | |
| BDS635 | 데이터사이언스특강I(SPECIAL TOPICS IN DATA SCIENCE I) | 3(3) | |
| BDS636 | 데이터사이언스특강II(SPECIAL TOPICS IN DATA SCIENCE II) | 3(3) | |
| BDS637 | 데이터사이언스특강III(SPECIAL TOPICS IN DATA SCIENCE III) | 3(3) | |
| BDS638 | 데이터사이언스특강IV(SPECIAL TOPICS IN DATA SCIENCE IV) | 3(3) |
*학부에서 배우는 교과목
| 1학년1학기 | 빅데이터사이언스 입문 | 3(3) | 선택교양 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 |
| 컴퓨터 언어 입문 I | 3(3) | 선택교양 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 | |
| 데이터사이언스를 위한 수학 | 3(3) | 전공필수 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 | |
| 1학년2학기 | 통계학 입문 | 3(3) | 선택교양 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 |
| 컴퓨터 언어 입문 II | 3(3) | 선택교양 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 | |
| 데이터사이언스를 위한 행렬이론 | 3(3) | 전공필수 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 | |
| 2학년1학기 | 수리통계학 | 3(3) | 전공필수 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 |
| 데이터분석소프웨어 초급 | 3(3) | 전공필수 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 | |
| 데이터사이언스 방법론 | 3(3) | 전공선택 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 | |
| 공공데이터와 표본설계 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 데이터시각화 입문(EDA) | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 빅데이터 알고리즘 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 2학년2학기 | 데이터분석소프웨어 중급 | 3(3) | 전공선택 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 |
| 회귀분석 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 국가통계지표의 이해 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 최적화 방법론 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 3학년1학기 | 통계학과 파이썬 | 3(3) | 전공선택 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 |
| 빅데이터 및 대규모연산 | 3(3) | 전공선택 | 데이터기반 기초 지식 이해능력 | |
| 데이터사이언스 세미나 I | 3(3) | 전공선택 | 데이터 윤리의식 | |
| 실험설계와 최적화 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 공공데이터 활용 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 베이지안 통계학 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 비모수 통계학 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 데이터 프로세싱 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 데이터마이닝 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 생명과학데이터 분석 입문 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 빅데이터기획 및 분석 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 보건의료 빅데이터 분석 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 시공간데이터 분석 캡스톤디자인 | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 다차원자료분석 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 통계학과 인공지능 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 3학년2학기 | 데이터사이언스세미나II | 3(3) | 전공선택 | 데이터 윤리의식 |
| 데이터시각화 방법론 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 머신러닝 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 확률적 그래프모형 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 생성형AI를 활용한 데이터분석 방법론 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 빅데이터 마케팅이론 및 응용 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 데이터마이닝 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 베이지안 통계분석 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 확률모형 캡스톤디자인 | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 앙상블학습과 XAI 캡스톤디자인 | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 4학년1학기 | 데이터사이언스 특강I | 3(3) | 전공선택 | 데이터 윤리의식 |
| 딥러닝 이론 | 3(3) | 전공선택 | 데이터수집 및 분석능력 | |
| 경영경제자료분석 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 통계학과 머신러닝 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 소셜네크워크분석 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 빅데이터프로젝트 수행방법론 | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 4학년2학기 | 데이터사이언스 특강II | 3(3) | 전공선택 | 데이터 윤리의식 |
| 통계학과 딥러닝 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 범주형자료분석 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 생명과학데이터분석 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 텍스트마이닝 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 통계학과 자연어처리 PBL | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| AI와 시계열데이터 예측 | 3(3) | 전공선택 | 데이터커뮤니케이션 능력 | |
| 현장실습 | 현장실습 I | 3(0) | 전공선택 | 빅데이터사업화능력 |
| 현장실습 II | 3(0) | 전공선택 | 빅데이터사업화능력 | |
| 현장실습 III | 6(0) | 전공선택 | 빅데이터사업화능력 | |
| 프로젝트학기 | 프로젝트학기 I | 3(0) | 전공선택 | 빅데이터사업화능력 |
| 프로젝트학기 II | 3(0) | 전공선택 | 빅데이터사업화능력 | |
| 프로젝트학기 III | 6(0) | 전공선택 | 빅데이터사업화능력 | |
| 프로젝트학기 IV | 6(0) | 전공선택 | 빅데이터사업화능력 |
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