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과정소개

home 해외대학 복수학위 Ph.D.-DBA 로잔 비즈니스스쿨(BSL) 복수학위 AI·빅데이터 박사과정 과정소개
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비주얼 사진

스위스 로잔 비즈니스스쿨 (BSL) 복수학위
AI·빅데이터 박사과정

스위스 3대 비즈니스스쿨인 로잔 비즈니스스쿨(BSL)과 aSSIST의 박사학위를 공동 취득할 수 있는 복수학위과정

과정개요
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인사말

4차 산업혁명의 시대에 기업들이 디지털 전환으로 빠르게 대응하면서 AI·빅데이터 박사학위 소지자에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 본 AI·빅데이터 박사과정은 AI·빅데이터에 전문화된 교과과정으로 이 시대가 요구하는 최고의 AI·빅데이터 박사를 양성하고 있습니다. 특히 본 과정은 직장과 병행이 가능한 주말 수업 운영과 밀착된 논문지도로 2년 만에 스위스 3대 경영대학인 로잔 비즈니스 스쿨(BSL)의 박사학위 취득이 가능하다는 장점이 있습니다. 더욱이 국내 최초로 2015년에부터 AI·빅데이터 MBA과정을 설립하여 성공적으로 운영한 경험을 바탕으로 AI·빅데이터에 특화한 박사과정 커리큘럼, 특히 최신 이론과 현장중심의 맞춤형 커리큘럼을 구성하였습니다.

성공하려면 운(運이) 있어야 한다고 합니다. 운은 기회가 왔을 때 이미 준비된 것을 말합니다. AI·빅데이터 박사학위 소지자에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 이 시대에 여러분들의 최고의 선택은 BSL AI·빅데이터 박사과정에 입학하는 것입니다.

이곳에서 여러분의 꿈, “Data and beyond for future best-self!”를 펼치시기 바랍니다.

감사합니다.

김진호 교수
aSSIST AI·빅데이터 MBA과정 주임교수
BSL/aSSIST AI·빅데이터 박사과정 주임교수

과정소개

BSL/aSSIST AI·빅데이터 박사 복수학위과정은 스위스의 Business School Lausanne와 aSSIST가 협력하여 설계한 AI·빅데이터 박사과정입니다. 박사학위는 “경영학박사(AI·빅데이터 전공)”으로 수여됩니다. 본 과정은 양교의 졸업요건을 모두 충족할 경우 최소 3년 내에 BSL(Business School Lausanne)의 DBA학위(Doctorate in Business Administration)와 aSSIST의 경영학 박사학위(Doctor of Philosophy in Business Administration)를 공동 취득하게 됩니다. 양교의 졸업요건을 조기에 충족하는 경우 2년 만에 조기졸업도 가능합니다.

[Overview]

Overview
수여학위 aSSIST: PhD(Doctor of Philosophy in Business Administration)
BSL: DBA(Doctorate in Business Administration)
과정기간 3년(양교 졸업요건을 충족하면 2년 만에 조기졸업 가능)
교과구성
  • Course work(aSSIST): aSSIST AI·빅데이터 박사과정의 코스웍 이수
  • 논문지도(BSL&aSSIST)
    - BSL: 논문 컨텐츠 지도
    (BSL 최고 교수진 내한하여 논문지도 + 스위스 현지방문+ 온라인 지도)
    - aSSIST: 논문 주제 선정과 진행을 매주 수요일에 개인별 밀착 지도
  • 논문심사(BSL): 스위스 현지방문 심사

Doctorate in Business Administration(DBA) 학위는 학술 논문을 저술함에 있어서는 PhD 학위와 동일하나, 연구 주제를 보다 Business Problem에 두고 있어, 비즈니스와 관련된 연구 기술과 능력 개발에 보다 적합한 연구학위입니다.

과정특징
  • 빠른 박사학위 취득(2년 만에 조기졸업)을 위한 개인별 밀착 논문지도
    - 개인별 매주 1회 밀착 논문지도로 빠른 논문 주제 선정 및 논문 작성
    - 국내 교수진 및 BSL 교수진에게 동시에 논문지도
  • 현업과 학문의 시너지 창출
    - AI·빅데이터 관련, 현업의 실무 경력을 충분한 교수진이 강의
    - 현업의 현안과 실무 데이터를 이용한 실증적 논문 작성
  • 직장인에게 최적화된 과정 설계로 학습의 유연성 제공
    - 직장병행이 가능한 교육 일정(주말 수업)
    - 효율적인 커리큘럼 운영(격주 주말 월 3~4회 수업 진행)
  • CEO 및 각계의 전문가들로 구성된 막강한 동문 네트워크 형성
  • 해외 현지유학보다 월등히 저렴한 비용으로 해외학위 취득 가능
  • 석사학위 미소지자는 석·박사 통합과정(3.5년~4년)으로 입학 가능
BSL 소속 교수진

*2020년 3월 기준 BSL 소속 교수진 명단입니다.


교수진소개
Erdal Atukeren
학위취득: Ph.D. in economics at the University of
               Ottawa
연구분야: Economics / Finance
 
Elodie Baerlocher
학위취득: Ph.D. in Social Psychology from the
                University of Geneva and the University of
                Lausanne
연구분야: Leadership / Business Psychology
Timothy Connerton
학위취득: DBA in Management Science from the
                Grenoble Ecole de Management, France
연구분야: Strategy / Business
 
Arash Golnam
학위취득: Ph.D. in Management of Technology from
                EPFL
연구분야: Systems thinking / systems modeling
Michael Hathorn
학위취득: Ph.D. in International Business
                from the University of St. Gallen
연구분야: Leadership / Governance / Business /
               Business Innovation & Change
 
Madina Kukenova
학위취득: PhD in economics from the University of
                Lausanne
연구분야: Economics / International Economics /
                International Trade
Ganesh Nathan
학위취득: Ph.D. in Political Theory from Cardiff
                University
연구분야: Leadership / Ethics / CSR / Innovation
               Management
 
Marko Majer
학위취득: DBA from IEDC Bled School of
                Management
연구분야: Marketing / Leadership / Entrepreneurship
               & Innovation
Jan Erik Meidell
학위취득: PhD in Economics from HEC
                Lausanne and Norwegian School of
                Economics
연구분야: Digital Transformation / Finance /
               Entrepreneurship
 
Elena Sernova
학위취득: DBA in Finance from Anderson Business
                School of University of California in
               Los Angeles (UCLA)
연구분야: Finance / Economics / Quantitative
               Methods / Statistics / Business Math
MURRAY C. CLARK
학위취득: Ph.D in Organizational Behaviour
                at Manchester Business School
연구분야: organizational theory, organizational
               behaviour / human resource management
               and social research methodology
 
Dr. Dominique Bourqui
학위취득: Ph.D. in Law from the University
                of Lausanne, Switzerland.
연구분야: Entrepreneurship, Entrepreneurial
               Mindset and Business Administration
BSL(Business School LAUSANNE) 바로가기

로잔 비즈니스 스쿨(BSL; Business School LAUSANNE)은 1987년에 설립되어 30년 이상의 전통을 지닌 유럽 명문 비즈니스 스쿨입니다. 1996년 유럽 최초로 ACBSP 인증 획득하였고, 2019년 Global DBA Euro Ranking 2위를 기록, 2017 QS Global 250 경영대학원 보고서에서 스위스 3대 비즈니스 스쿨로 선정된 유럽 명문 비즈니스 스쿨입니다.


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[Business School Lausanne: School of the 21st Century]

[Business School Lausanne – Virtual Tour]

[Introduction to Lausanne, Switzerland]

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교육일정
원서접수 :
개강 기준 약 5개월 전 홈페이지 공시
개강시기 :
매년 3월(봄학기), 9월(가을학기)
교육기간 :
3년 (Coursework + 1년 논문작성)
                   2년 (양교의 졸업요건을 조기에 충족하는 경우)
과정구성 : 총 3년 기준(해외일정 포함)

AI·빅데이터 박사과정(BSL 복수학위)은 전문적이고 체계적인 커리큘럼과 BSL/aSSIST의 수준 높은 연구역량을 접목하여 설계되었습니다.

과정구성 표
  1st Year 2nd Year 3rd Year
coursework
(aSSIST)
<1학기>
  • Advanced Topics in Machine Learning & Deep Learning
  • 음성인식과 NLP
  • Time Series Data Analyses
  • Practical Issues in Big Data Projects
  • Case Studies in AI·Big Data Discipline
  • 복잡계 연구방법론

<2학기>
  • Reenforcement Learning 실습
  • On-line Commerce Analytics
  • Advanced BI and Visualization
  • Practical Issues in Data Engineering
  • Marketing Strategies in Digital Transformation
  • Scientific Sales Management
<3학기>
  • Advanced Natural Language Processing
  • Data Mining for Social Networks
  • Information Search and Management
  • Data Pipeline 설계와 실습
  • 회계학과 AI를 활용한 경영의사결정
  • 심리학과 AI

<4학기>
  • Autonomous Driving AI
  • In-Memory Stream Processing 실습
  • Advanced Issues in Log Analytics
  • AI·Big Data Applications-Enterprise/Industry
  • Advanced Topics in Human Resource Management
  • Machine Learning in Fin-Tech
그룹세미나
& 콜로키움
논문지도
(BSL/aSSIST)
  • BSL: 논문 컨텐츠 지도
    (BSL 최고 교수진이 내한하여 논문지도 + 온라인 지도 + 스위스 현지 방문)
  • aSSIST: 논문 주제선정 및 논문 수행 밀착 지도(AI·빅데이터 박사과정 주임교수 및 지도교수)
논문 심사   논문심사(조기졸업) 논문 심사
(스위스 BSL)

학점구성
학점구성 표
구분 이수학점
AI·빅데이터 전공과목 32학점
Special Seminar for BSL
연구학점 (그룹세미나&논문지도) 4학점
졸업 이수 학점 36학점
AI·빅데이터 전공/Research 영역
Research Areas
  • Data Engineering
  • Business Intelligence and Visualization
  • Data Analytics
  • Machine Learning Techniques
  • Deep Learning in Practice
  • Advanced NLP
  • Personalized recommendation models
  • Reenforcement Learning
  • Digital Transformation Strategies