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데이터 전문가가 아니라, 데이터를 통해 문제를 발견하고 해결하며 사회적 가치를 창출할 수 있는 융합형 연구자로 성장하는 것이라 할 수 있겠고 바야흐로 이곳 성균관대학교 대학원 데이터사이언스융합 전공에서의 학문적 훈련과 연구 경
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데이터 사이언스에 대한 열정과 학문적 지향, 다양한 경험을 바탕으로 성균관대학교 데이터사이언스융합대학원에 적합한 학생이라고 생각합니다. 석사 과정에서 탄탄한 학문적 기반을 구축하고, 연구 능력을 키워 데이터 사이언스 산업 발
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연구흐름 관련 인식검증 기출문제 140
? 통계 및 계산과학에서 거론되는 이론이 화제가 되는 이유? 145
? 수리정보적 계산과학 기본적인 이론을 검증하는 기출문제 147
? 빅데이터전공 입시지원자 기본 이론을 검증하는 기출문제 152
? 빅데이
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연구를 진행하고, 기계학습과 딥러닝의 새로운 기법을 개발하거나 기존의 알고리즘을 개선하는 연구를 수행하고자 합니다. 또한, 박사과정에서는 학계와 산업계의 교류를 강화하고, 데이터 사이언스 분야의 이론적 기여를 하고 싶습니다.
유
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데이터 기반의 정책을 연구하여, 실제 사회에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 모델을 제시하고자 합니다.
6. 석사ㆍ박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등)
석사 과정 후에는 박사 과정을 통해 데이터 사이언스 분야에서 더욱 심화된 연
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데이터셋을 탐구하며, 복잡한 사회 문제를 해결할 수 있는 분석 역량을 키우도록 하겠습니다.
그리하여 좀 더 장기적인 플랜으로는 졸업 후 연구자로서의 길을 이어가고자 합니다. 학계에서 데이터사이언스와 통계학의 교차점을 연구하며 새
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데이터 윤리(Data Ethics)’와 같은 과목에도 관심을 두고 있습니다. 데이터 편향이나 프라이버시 문제는 기술적 문제를 넘어 사회적 논의를 필요로 하는 만큼, 학문적 차원에서 이를 연구하고 성찰하고자 하는 것입니다.
7. 석사박사 이후의 계
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데이터 분석 과정에서 효율적으로 문제를 해결하고, ...(중략) 1.⑧경력(대학생활 또는 직장활동 상황)
2.⑨지원동기 및 장래계획
3.⑩성격의 장단점 및 특기
4.⑪상벌사항
5.기타
6.⑬석사?박사 진학시 희망 연구분야 및 연구계획
7.⑭학
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대학교는 다양한 공공데이터 기반 프로젝트와 융합연구를 활발히 수행하고 있으며, 데이터사이언스를 기술 중심이 아닌 문제 해결 중심의 실천적 학문으로 다룬다는 점에서 제가 추구하는 방향성과 정확히 일치합니다. 저는 이곳에서 데이
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연구, 소셜 네트워크 데이터 분석
KAIST 데이터사이언스학과는 저의 연구 목표를 실현하는 데 최적의 환경을 제공합니다. 다양한 연구 분야와 협력할 수 있는 융합 연구 기회가 많으며, 세계적인 수준의 교수진과 연구 시설을 갖추고 있습니다.
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