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비주얼 사진

빅데이터 MBA

현장 중심 커리큘럼으로
'실전형 데이터 사이언티스트 배출'

학점구성
교육일정
개강시기 :
매년 3월, 9월
원서접수 :
매년, 개강 약 5개월 전에 홈페이지 공시
교육기간 :
1.5년(3학기)
교육시간 :
금요일 18:30~22:20/ 토요일 08:30~17:20

3월 입학

3월 입학 표
1학기 2학기 3학기
경영학 공통 빅데이터 전공기초 및 심화
(논문)

9월 입학

9월 입학 표
1학기 2학기 3학기
빅데이터 전공기초 및 심화 경영학 공통
- (논문)
학점구성
학점구성 표
구분 이수학점 비고
경영학 공통 과목 15학점 - 재직자 지원의 경우, 희망에 따라
최대 9학점 학점인정(면제) 가능
전공과목 30학점
논문 3학점
최소 졸업이수 학점 45학점
  • 과정개설 최소인원에 미달될 경우, 개설되지 않을 수 있음
  • 상기 내용은 일부 변경될 수 있습니다.
커리큘럼
교과목명
과목소개
구분 교과목명
경영학 공통
  • Strategic Finance
  • International Marketing Management
  • Economics for Executives
  • Strategic International HRM
  • Operations Management
  • Strategic Management
  • Management Accounting and Control
  • 데이터기반 의사결정 개론
전공과목 전공기초
  • 통계학 원론
  • 다변량 통계
  • R
  • RDBMS와 SQL
  • 빅데이터 방법론과 기계학습
  • 비정형 데이터마이닝 I
  • 비정형 데이터마이닝 II
  • 데이터마이닝 I
  • 데이터마이닝 II
  • 웹 마이닝
전공심화
  • 파이썬
  • 예측분석 실습
  • 소셜 네트워크 분석
  • 사물인터넷
  • 빅데이터 플랫폼 설계/구축/실습 I
  • 빅데이터 플랫폼 설계/구축/실습 II
  • 빅데이터 플랫폼 설계/구축/실습 III
  • 신경망 분석과 딥 러닝
  • 빅데이터 테마선정/시스템 구축
  • 개인 추천화 모델 실습
  • 논문(3학점)

*상기 교과목은 변경될 수 있습니다.

커리큘럼 특징
  • 확실한 통계 기법 교육과 하둡을 기반으로 하는 빅데이터 실전 능력 배양
  • 빅데이터 MBA 전공학과 중 세계 최대의 전공 과목 교육 (21과목+논문)
  • 경영전문대학원의 장점(졸업이수학점 45학점)에 충실한 빅데이터 전공 교육 실현
  • 국내·외 타학교와는 확연히 차별화 된 빅데이터 전공 커리큘럼
    (타학교의 24학점 체제와 다른 본교의 45학점 체제를 통한 현장 전문가 양성)
교육내용
교육내용
구분 교육내용
기초 통계학 확률이론, 확률분포, 가설검정, 회귀분석, 분산분석, 비모수통계
다변량 통계 중회귀분석, 요인분석, 군집분석, 판별분석, 로짓분석, k-NN 기법, CART
RDBMS와 SQL 전사데이터웨어하우스(EDW), SQL, RDB, OLAP, Java, ERP, CRM, Business Intelligence
빅데이터 방법론과 기계학습 빅데이터 분석 절차와 기법 실습(R)
웹 마이닝 표준 웹로그 분석 시스템, 사용자 구분, 세션 구분, 거래 구분, 패턴발견, 군집화, 사례연구 및 실습
비정형 데이터마이닝 I 텍스트 전처리, 의미정보 변화, 의미정보 추출, 패턴 및 경향 분석, 자연어 처리, 사례 연구 및 실습
비정형 데이터마이닝 II 비정형 데이터마이닝 실습
데이터 마이닝 I 데이터마이닝 프로세스, 모델구축, 시계열 분석, 최적화, 시뮬레이션, 예측 및 분류, CART, k-NN 기법
데이터 마이닝 II 나이브 베이즈, 로지스틱 회귀분석, 신경망 분석, 연관 규칙, 협력적 필터링, 사례 실습
R R 통계 실습 (기초 통계부터 고급 실용 예제까지)
파이썬 파이썬 입문, 고급 프로그래밍 실습
예측분석 실습 IBM Modeller를 활용한 기계학습 실습
사물인터넷 사물인터넷 - IoT의 구조, 센서와 IoT 디바이스, IoT 통신기술, 서비스 플랫폼과 클라우드, IoT 비즈니스 사례, IoT 플랫폼 설계와 실습
빅데이터 플랫폼 설계/구축/실습 I 실제적 비즈니스 문제 해결을 위한 데이터 분석, 빅데이 터 분석을 위한 플랫폼 Architect 설계: 문제정의, 데이터 수집, Architecture 설계, 빅데이터 분석 플랫폼 구축(하둡 Splunk), 빅데이터 저장/처리(AWS), Dashboard 구현, Report 작성
빅데이터 플랫폼 설계/구축/실습II 실제적 비즈니스 문제 해결을 위한 데이터 분석, 빅데이 터 분석을 위한 플랫폼 Architect 설계: 문제정의, 데이터 수집, Architecture 설계, 빅데이터 분석 플랫폼 구축(하둡 Splunk), 빅데이터 저장/처리(AWS), Dashboard 구현, Report 작성
빅데이터 플랫폼 설계/구축/실습III 실제적 비즈니스 문제 해결을 위한 데이터 분석, 빅데이 터 분석을 위한 플랫폼 Architect 설계: 문제정의, 데이터 수집, Architecture 설계, 빅데이터 분석 플랫폼 구축(하둡 Splunk), 빅데이터 저장/처리(AWS), Dashboard 구현, Report 작성
빅데이터 테마선정/시스템 구축 빅데이터 테마 도출 방법론, 빅데이터 구축 방법론, 빅데이터 추진 마스터 플랜
빅데이터 CEO 특강 빅데이터 선도 기업 CEO 특강 : 개인정보보호, 하둡 생태시스템, 한국에서의 클라우드 서비스 등에 대한 특강 포함
데이터 기반 의사결정 개론 디지타이징 비즈니스 정의, 디지타이징 비즈니스 유형(기존기업), 디지타이징 비즈니스 유형(벤처기업), 기업의 현실, 기업전략과 로드맵
인공신경망과 딥러닝 인공신경망 역사, 앞먹임 신경망, 역전파 알고리즘, 합성곱 신경망, 재귀신경망, 자기부호화기, RBM, 텐서플로 실습
개인화 추천 모델 실습 다양한 추천시스템 이해(collaborative filtering recommender systems, content-based recommender systems, knowledge-based recommender systems, and hybrid system등), 실전 사례 연구 및 실습
논문 빅데이터 현업의 이슈와 학업을 접목하여 논문작성 및 심사 (학회지 제출 권장)

*상기 교과목은 변경될 수 있습니다.

교수진 소개
교수진소개
김진호 주임교수
- 펜실바니아 대학(Wharton School) 경영학 석사, 박사 (마케팅 전공, 통계학 부전공)
- 서울대학교 경영대학 졸업
- 최근 저서 :
  Keeping Up with the Quants: Your Guide to Understanding and Using Analytics (Harvard Business School Press , 2013),
  말로만 말고 숫자를 대봐(엠지엠티북스, 2013), 빅데이터@워크(토마스 대븐포트 지음, 21세기북스, 2014),
  빅데이터가 만드는 제4차산업혁명(북카라반, 2016)
고태훈 교수
- 서울대학교 산업공학과 학사/석사/박사
- 현재 서울과학종합대학원 빅데이터MBA학과 교수
- 머신러닝 및 딥러닝 과목 담당
- 소개 :
  고태훈 교수님은 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 현대중공업, 두산인프라코어, 현대카드 등 다수의 업체와의 협업을 통해 실제 비즈니스에 연결되어 있는 데이터를 규명/분석하고 머신러닝 기법을 적용하여 현업에 적용할 수 있는 연구를 꾸준히 진행하였습니다. 고태훈 교수님은 실제 비즈니스에서 적용 가능한 데이터마이닝 프로세스, 그리고 이에 적용 가능한 기법을 찾아서 연결하는 데에 필요한 기법들을 연결하는 데에 관심이 많습니다.
장동인 교수
- 경력:
  현, 국방과학연구소 빅데이터 PM
  현, 빅데이터 전문가 협의회 의장
  미래창조부 빅데이터 자문위원
  경기도 빅데이터 자문위원
  한국테라데이타 부사장
  미래읽기 컨설팅 대표
  Ernst & Young 컨설팅 본부장
  Deloitte consulting 전무(CRM부문 파트너)
  SAS Korea 부사장
  Siebel Korea 초대 지사장
  Oracle Korea 컨설팅 본부 이사
  Oracle HQ, Senior Principal Consultant
  Germany Amadeus, System Support Engineer
  American Airline Information Service, Consultant
  EDS, System Engineer
  VISA International, Programmer
- 학력:
  용산고등학교졸업
  서울 공대 원자핵 공학과 졸업
  University of Southern California, 컴퓨터 공학 석사 졸업
- 전문분야:
  빅데이터 전략 및 활용
  클라우드 컴퓨팅
  고객 및 마케팅 전략
  CRM 전략
  IT Architecture 및 전사 IT 전략
  전사적 Data Warehouse 설계 자문
  Data Quality 자문
  IT Governance 자문
박진수 교수
- 현 순천향 대학교 교수
- Virginia Tech.(미국) 공학박사
- 주요경력:
KT 종합기술원 연구원
  CMU(Carnegie Mellon University) Auton Lab. 방문연구원
  국토교통과학기술진흥원 국책과제 평가위원
  KOICA 해외 IT전문인력 교육
  국내 공무원 및 대학 강의
- 저서:
“Performance Analysis of MAC Protocol for Location-Independent End-to-end Delay in Multi-hop Wireless Networks”’ INTECH, 2011
- 담당 과목:
R을 활용한 개인화추천모델 실습
R을 활용한 소셜 미디어 분석
유동하 교수
- 서울과학종합대학원 빅데이터 MBA과정 ‘웹마이닝’ 강의
- 한국외국어대학교 경영대학원 경영정보학과 ‘웹마이닝 ‘ 강의
- 한국방송통신대학교 미디어영상학과 ‘인터넷 마케팅’ 강의
- 네이버 검색 광고주 '키워드 광고 효과 분석과 활용' 강의
- 네이버 검색 광고주 '고객을 사로잡는 실시간 마케팅 방법' 강의
- 네이버 검색 광고 고객지원팀 사내교육
- (주)넷스루 기술지원팀장, 마케팅팀장, 전략기획실 부장
- 경희대학교 대학원 경영학 석사
- 주요 웹분석 프로젝트:
엔씨소프트, 신세계몰, 서울시청, 다음쇼핑, 인터넷우체국, 넥슨, SK네트웍스 패션 브랜드, NH농협은행, 중국 게임회사 세기천성, 중국 게임회사 멍티엔탕, 태국 언론사 타이라 등 다수
- 주요 저작물:
지식발견 프로세스의 필수 데이터마이닝, 월간 마이크로소프트웨어
  데이터마이닝 태크닉 익히기, 월간 마이크로소프트웨어
  웹사이트 이용패턴 발견하기, 월간 마이크로소프트웨어
  항해하는 웹 사이트의 조타수, 월간 W.E.B
  웹마이닝, 월간 마이크로소프트웨어
전희주 교수
- 1989년 고려대학교 통계학과 졸업 (경제학사)
- 1993년 고려대학교 통계학과 대학원 석사과정 졸업 (이학석사)
- 1998년 North Carolina State University 통계학과 박사 취득 (통계학박사)
  (지도교수: Roger L. Berger, Moon W. Suh)
- 경력:
  2012.3-현재 동덕여자대학교 정보통계학과 교수
  2014.3-2016.3 동덕여자대학교 IT센터 소장
  2009.9-2012.2 부산외국어대학교 데이터경영학과 교수
  2006.3-2009.8 SK텔레콤 마케팅 Intelligence팀 부장
  2000.2-2006.3 삼성카드 마케팅 Decision Science팀 팀장
  1999.1-2000.1 미국P&G, Health Care Research Center 연구원
  1998.6-1998.12 미국 SAS Institute 연구원
  1996.1-1998.5 Research Assistant, NCRC(Nonwoven Corporate Research Center )
김학용 교수
- ‘사물인터넷: 개념, 구현기술 그리고 비즈니스’ 저자
- 2015 대한민국학술원 우수 학술도서 선정
- ‘IoT지식능력검정’ 공저자’
- ‘사물인터넷 비즈니스 전략(가제)’ 2016년 7월 예정
- 現 순천향대 IoT보안연구센터 교수
- 現 IoT전략연구소 소장 / 대표 IoT컨설턴트
- 前 LG유플러스 M2M사업담당 부장
- 前 삼성SDS 신사업추진센터 차장
- 삼성, LG, SK, 현대차 주요 기업대상 강연 및 자문 활동
- ‘삼성 투마로우’, ‘IoT Journal Asia’ 등의 칼럼리스트
- MBC, YTN, SBS, GBS 등 출연
김영근 교수
김영근 교수는 국내 최고의 파이썬 전문가 중의 한 사람으로서 파이썬 소프트웨어 재단의 첫 한국인 이사이자 파이썬을 공부하는 사람이 가장 많이 참조하는 ‘파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 Python for Data Analysis’의 역자입니다.
김영근 교수는 pandas 프로젝트 뿐만 아니라 folium, 몽고 DB 등 다양한 오픈 소스 프로젝트에서 활동하고 있는데 현재 스마트스터디 백엔드 개발팀 D9에서 일하고 있으며 록 밴드에서 베이스 기타를 치고 있습니다.
- 저서:
  파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석, 한빛미디어
제임스 교수
“I divide the world into learners and non-learners.”
끊임없이 배우려고 노력하고 있으며, 작은 지식이라도 나누고 이를 통해 좀 더 깊이 있게 배워나가고 있는 제임스입니다.
관심분야는 데이터분석, 머신러닝, Open Cloud (AWS, Azure), Agile 방법론이며, 주로 사용하는 개별 언어는 Java, Python, Scale, C# 입니다.

서울과학종합대학원 빅데이터MBA 과정에서 동일한 강의를 진행하고 있으며, 15년의 다양한 개발/프로젝트 경험과 노하우를 바탕으로 쓸모 있는 지식을 전달하고자 노력하고 있습니다.
동문정보

“유저들의 숨은 마음 읽어내 대박 게임 만들죠” - 박도현 동문 (빅데이터MBA 1기)

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박도현 사진

애즈밸즈, 빅데이터 기반 실시간 상수관 관리 솔루션 개발 - 민상기 동문 (빅데이터MBA 2기)

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상수관 사진