지난 1월 21일(수)부터 2월 12일(목)까지 도서관 별관 203호에서 2026학년도 1학기 데이터사이언스대학원 부트캠프가 운영되었습니다.
이번 강의는 생성형 AI 플랫폼 활용, 데이터과학 프로그래밍, 데이터과학 기초수학 3개의 교육과정이 진행되었으며
총 25명의 학생이 참석하였습니다.

1과목. 생성형 AI 플랫폼 활용 (강사: 박태주 석사과정생)

기존 데이터과학SW플랫폼 수업을 대체하여 신설 운영되었으며

단계별 실습 과제를 통해 생성형 AI의 기능과 활용법을 체계적으로 습득할 수 있도록 1일 2시간씩 5일간 수업을 진행하였습니다.

● 생성형 AI 플랫폼의 특성 이해 및 실무 활용 역량 강화

- 대규모 언어 모델(LLM)의 작동 원리를 이해하고, 프롬프트 엔지니어링 핵심 기법을 학습

- 생성형 AI를 활용한 다양한 실습을 통해 텍스트뿐만 아니라 멀티미디어 콘텐츠 제작 분야로 범위를 확장한 실무 적용 능력 배양

2과목. 데이터과학기초프로그래밍 (강사: 김현서 박사과정생)

재학생 중 비전공자의 비중이 높은 만큼 데이터사이언스의 기본이 되는 프로그래밍인 파이썬에 대한 이해와 실습을 중심으로 1일 2시간씩 5일간 수업을 진행하였습니다.

● 데이터 처리 및 분석 알고리즘 설계, 구현을 위한 파이썬 프로그래밍 언어 학습

- 강의 전,후 일자별 입력문, 출력문 자료 배부를 통해 반복 실습 환경 제공, 수업 중 TA와 함께 프로그램 설치 및 실습 진행

- 파이썬 사용 툴 소개 및 환경 파이썬과 아나콘다 환경설정, 라이브러리 설치 및 다양한 예제 실습

3과목. 데이터과학기초수학 (강사: 송재민 박사과정생)

수학적인 개념을 사용하여 기계학습 알고리즘을 설계하는 방법에 대한 이해를 위한 강의로 1일 2시간씩 7일간 이론 수업 및 문제풀이 실습을 진행하였습니다.

● How the mathmatical concepts can be used to design machine learning algorithms

- 두 가지 관점에서의 선형 회귀 최적화: (1) 가중치 최적화를 위한 손실 함수의 최소화, (2) 데이터 분포 예측에 필요한 매개변수 추정 가능성 극대화

- Linear Algebra, Analytic Geometry, Vector Calculus, Probability and Distribution, Continous Optimization, When Models Meet Data, Linear Regression 등 일일 챕터별 진행

- 강의 후 예제를 공유하고 부트캠프 시작 전 TA를 통한 문제풀이 혼합 진행

17일간 진행된 이번 부트캠프를 통해 수강생들이 역량을 한층 더 키우는 뜻깊은 시간이 되었길 바랍니다.

참여한 모든 수강생분들 수고 많으셨으며, 이번 부트캠프에서 쌓은 경험을 바탕으로
앞으로 학교 수업에서도 좋은 성과를 내시길 바랍니다 ^^