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빅데이터 분석 교육 프로그램을 통한 대학 교육 가치 창출
Creating Value for Education through Big Data Analysis Education Programs 원문보기

The journal of Bigdata = 한국빅데이터학회지, v.3 no.2, 2018년, pp.123 - 130  

조우제 (서울시립대학교 경영학부) ,  유미림 (서울시립대학교 경영학부)

초록
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산업 및 학계에서 빅데이터 분석 기술에 대한 활용 사례와 범위가 증가하면서, 이와 함께 빅데이터 분석 전문가에 대한 기업체들의 수요도 늘고 있다. 이러한 추세에 맞게 대학교들은 새로운 빅데이터 분석 교육과정들을 개발하여 수년 전부터 빅데이터 분석 전문가 양성을 위한 교육과정들을 제공하기 시작하였다. 본 연구에서는 9개 국내 대학, 20개 해외 대학의 빅데이터 분석 관련 석사과정 커리큘럼을 조사하였다. 국내 대학 프로그램과 해외 대학 프로그램을 비교한 결과, 한 학교 프로그램 당 평균 과목수는 국내 대학 프로그램이 더 많으나, 과목의 다양성 측면에서는 더 부족한 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the demand for analytics technologies in both industry and academia increases, the demand for analytics experts is also increasing. To meet this trend, universities have begun to develop new analytics curriculum and provide courses for training analytics experts. In this study, we surveyed curric...

주제어

#빅데이터 분석   #비즈니스 분석   #석사과정   #대학교 교육과정  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 이에 본 논문에서는 국내외 빅데이터 분석 교육 과정들의 현황과 커리큘럼을 살펴보고자 한다. 궁극적으로 빅데이터 분석 교육이 대학 교육으로서 어떻게 학생들에게 가치 창출을 할 수 있을지 각 학교들이 고민하는데 도움이 되고자 한다.
  • 본 논문에서는 사회에서 인재 양성을 역할을 맡고 있는 대학들이 새로운 학문 분야인 빅데이터 분석에 대한 교육과정을 어떻게 운영하고 있지는 조사하였다. 대학들의 관련 교육프로그램들도 지속적으로 빅데이터 분석 고유의 과목과 커리큘럼을 개발하여야 산업에서 제 역할을 할 수 있는 인재를 양성할 수 있고, 이에 맞는 교육 가치를 창출할 수 있을 것이다.
  • 우리나라 대학에서는 미국 대학들에 비해 상대적으로 뒤늦게 빅데이터 분석 교육과정들이 개발되어 제공되고 있고, 기존 전공의 교육과정과 차별화되어 진정한 빅데이터 분석 교육과정으로서의 가치를 창출하기 위해 많은 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 국내외 빅데이터 분석 교육 과정들의 현황과 커리큘럼을 살펴보고자 한다. 궁극적으로 빅데이터 분석 교육이 대학 교육으로서 어떻게 학생들에게 가치 창출을 할 수 있을지 각 학교들이 고민하는데 도움이 되고자 한다.

가설 설정

  • 물론 이렇게 교육과정을 시작했다 가, 석사학위를 제공하는 것으로 변경하는 학교들도 있을 수 있다. 학생 수요의 꾸준함이나 졸업생의 취업 상황 등을 판단하여 변경 여부를 결정할 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
MSA이라는 명칭의 일반적인 사용처는? MSA는 일반적으로 응용수학, 통계, 전산, 산업공학 과 등에서 융합적인 커리큘럼을 개발하여 제공하는 석사 학위의 이름으로 많이 사용된다. 일반적으로 MSBA에 비해 보다 기술적인 교과목들로 이루어져 있다.
MSBA는 다른 빅데이터 분석 과정과 비교하여 어떤 특성이 있는가? 학교에 따라 경영대학 이외의 다른 전공의 전공과 협업하여 제공되는 경우도 있다. 상대적으로 빅데이터 분석 응용 사례와 기술을 배우는 교과목이 많은 특성이 있다. 빅데이터 분석을 기업 활동에 어떻게 활용 하는지에 대해 학습하게 된다.
빅데이터 분석은 어떠한 용어로 사용되고 있는가? 빅데이터 분석 활용 범위가 넓어지면서, 데이터의 양 및 속성으로 내린 협의의 개념보다는 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석, 활용, 관리 등 모든 빅데이터 분석 프로세스를 포괄하는 용어로 사용되고 있다[2, 3]. 예를 들어, 하둡과 같은 빅데이터 근간 기술, 빅데이터 분석 인프라, 데이터베이스, 클라우드 서비스, 시각화 어플리케이션 등의 기술들이 빅데이터 분석의 광의의 개념에 포함되게 되었다[7].
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참고문헌 (8)

  1. 김승현, 박주석, 박재홍, 김인현, "빅데이터 환경에서 분석 자원이 기업 성과에 미치는 영향," 한국빅데이터학회논문지, 제1권, 제1호, pp.23-32, 2016. 

  2. 박주석, "빅데이터, 오픈데이터, 마이데이터의 비교 연구," 한국빅데이터학회논문지, 제3권, 제1호, pp.41-46, 2018. 

  3. 오재인, "글로벌 핫 이슈, 빅데이터," 한국빅데이터학회논문지, 제2권, 제1호, pp.1-3, 2017. 

  4. 이용혁, 송민석, 하승진, 백태현, 손숙영, "제조 공정 분석을 위한 빅데이터 클라우드 서비스," 한국빅데이터학회논문지, 제1권, 제1호, pp.41-51, 2016. 

  5. J. Brown, Columbia Business School Announces New M.S. in Business Analytics Degree, Clear Admit, Dec 5, 2017, 

  6. M. Labbe, Rising demand for business analytics education programs, TechTarget, July 2018, https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/feature/Rising-demand-for-business-analytics- education-programs 

  7. M. Turck, Firing on All Cylinders: The 2017 Big Data Landscape, April 5, 2017, http://mattturck.com/bigdata2017/ 

  8. M. Turck, Great Power, Great Responsibility: The 2018 Big Data & AI Landscape, June 26, 2018 http://mattturck.com/bigdata2018/ 

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