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--- data_science_curriculum [2016/03/18 11:19] – hkimscil
+++ data_science_curriculum [2018/07/25 12:49] – hkimscil
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+[[https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century|data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century]]
+  * Using wearables data to monitor and prevent health problems
+  * Improving diagnostic accuracy and efficiency
+  * Turning patient care into precision medicine
+  * Advancing pharmaceutical research to find cure for cancer and Ebola
+  * Optimizing clinic performance through actionable insights
+  * Taking the risk out of prescription medicine
+  * Reducing hospital readmissions to cut healthcare costs
+  * Medical image analysis
+  * Genetics and Genomics
+  * Virtual assistance for patients and customer support
+  * Predictive medicine: prognosis and diagnostic accuracy
+  * Managing customer data
+  * Industry knowledge
+  * Health Care Management and Strategy
+  * Medical Informatics and Decision Management
+  * Health IT Project Management
+  *
+====== temp ======
+<WRAP col3>
+클라우드 컴퓨팅
+머신 러닝
+텍스트 마이닝 - 분석
+Edutainment & Media
+  * 데이터조사방법론
+  * 데이터응용프로그래밍
+  * 애널리틱스프로젝트
+  * 데이터베이스
+  * 소셜미디어기획
+  * 소셜미디어휴먼
+  * 러닝사이언스
+  * 객체지향프로그래밍
+  * 소셜미디어애널리틱스
+  * 데이터와뉴미디어
+  * 미디어애널리틱스프로젝트
+Data-Driven Game Design
+  * 창의성과데이터
+  * 데이터응용프로그래밍
+  * 알고리즘
+  * 게임애널리틱스
+  * 애널리틱스프로젝트
+  * 객체지향프로그래밍
+  * 데이터사이언스와UX
+  * 시리어스게임제작및데이터분석
+  * 데이터사이언스와UX
+  * 사물인터넷구축과활용
+Data Mining & Comp Data Sci
+  * 운영체제
+  * 객체지향프로그래밍
+  * 알고리즘
+  * 데이터베이스
+  * 데이터응용프로그래밍
+  * 데이터마이닝
+  * 고급통계및회귀분석
+  * 선형대수학
+  * 텍스트마이닝과응용
+  * 데이터시각화
+  * 컴퓨터비전과영상처리
+Fintech
+  * 선형대수학
+  * 경제학원론
+  * 조직행위론
+  * 마케팅관리
+  * 미분방정식
+  * 금융해석학
+  * 고급통계및회귀분석
+  * 계산금융
+  * 확률과측도
+  * 핀테크프로젝트
+  * 행동금융학
+Minor prog
+  * 수학1
+  * 수학시뮬레이션1
+  * 확률과응용
+  * 컴퓨터프로그래밍
+  * 자료구조
+  * 데이터사이언스이론
+  * 통계학
+  * 통계학프로그래밍
+  * 데이터응용프로그래밍
+</WRAP>
 ====== Curriculum Design ======
 아래 대 분류 섹션은 각 대학교의 DS 프로그램의 커리큘럼 내용입니다. 큰 그림으로 보면 미국의 이런 프로그램은 대개 "Math와 Stat," "Comp Sci"의 과목이 주가 되는 듯 싶습니다. 미디어학과의 경우, "미디어" 사용이라는 도메인(혹은 익스퍼트) 지식이 연계된 내용이 포함이 되어야 할 텐데, 이런 예가 많지 않습니다. 아래는 다른 프로그램들에 기초해서 학생들에게 제공할 수 있는 내용을 정리해 본 것입니다.
+  * 아래에서 볼드체의 부분은 커리큘럼 과정의 대강입니다 (기초-심화-종합으로 요약했습니다).
+  * 그 다음 첫단계(숫자로 시작하는 부분)는 분야입니다. (콘텐츠산업, 금융공학, 등등)
+  * 두번째 단계는 세부 분야입니다 (콘텐츠산업 밑에 데이터저널리즘).
+  * 세번째 단계는 관련 수업이나 교육제목입니다 (데이터저널리즘을 위해서는 데이터마이닝, 데이터비주얼라이제이선, . . . 등의 수업이 필요함)
+  * **두번째와 세번째 단계를 개개인이 콘트리뷰션해 주시면 좋겠습니다.** 나중에 필요없다 싶으면 지우고 정리하고 하는 작업이 있으면 되니 부담갖지 마시고 관련 수업이나 내용을 적어 주시면 되겠습니다.
+어떻게 에디팅하는가? (이메일로 내용을 주고 받으면 컴파일도 어렵고 전체적인 그림도 파악이 되질 않으니 이 페이지를 에디팅하는게 어떨까 싶습니다. 어려우시면 이메일로 다른 분들에게 보내주시면 hkim이 반영하도록 하겠습니다)
+  * 로그인
+  * 오른 쪽 부분에 작은 그림에서 처음 것을 클릭 (에디팅 페이지)
+  * 에디팅 창이 뜹니다.
+  * 스크롤 해서 내리면 ''기초(Foundation)'' 등의 내용이 있으니 수정, 보강하시면 됩니다.
+      * 스페이스스페이스마이너스기호 = 첫 단계
+      * 스페이스x4마이너스기호 = 두번째 단계 등등입니다.
+      * 웹어드레스를 그냥 쓰시면 링크가 걸립니다. https://www.dokuwiki.org/ko:syntax
+      * 좀 자세한 것은 [[https://www.dokuwiki.org/ko:syntax|도쿠위키 문법]]페이지를 보시면 도움이 되겠지만 꼭 필요한 것은 아닙니다.
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-기초(Foundation)
+**기초(Foundation)**
   - 기초
   - 수학
+    - 통계
   - 전산
+    - 데이터베이스
+    -
   - (사회)심리, 경영, 경제 기초
-심화(Advanced)
+  - 빅데이터 윤리
-  * 아래에서 첫단계는 분야입니다. (콘텐츠산업, 금융공학, 등등)
+**심화(Advanced)**
-  * 두번째 단계는 세부 분야입니다 (콘텐츠산업 밑에 데이터저널리즘).
-  * 세번째 단계는 관련 수업이나 교육제목입니다 (데이터저널리즘을 위해서는 데이터마이닝, 데이터비주얼라이제이선, . . . 등의 수업이 필요함)
-  * **두번째와 세번째 단계를 개개인이 콘트리뷰션해 주시면 좋겠습니다.** 나중에 필요없다 싶으면 지우고 정리하고 하는 작업이 있으면 되니 부담갖지 마시고 관련 수업이나 내용을 적어 주시면 되겠습니다.
   - 데이터 시스템 (하둡과 같은 데이터 관리 시스템 지식: 미디어학과와는 거리가 좀 있음)
   - 금융공학
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       - 소셜미디어 분석
       - 데이터 비주얼라이제이션
-    - 빅 데이터 분석기반 광고
+    - 광고 (빅 데이터 분석기반)
       - 데이터 마이닝
-      - 소셜미디어 분석
+      - 인포메이션 리트리벌 및 웹서치 엔진
       - 데이터 비주얼라이제이션
-    - 웹서비스
+    - 웹서비스 관련
-      - 웹 아날리틱스
+      - 웹 아날리틱스 & SEO
+      - 인포메이션 리트리벌 및 웹서치 엔진
+      - 클라우드 컴퓨팅
+      - 머신러닝
     - 영상, 음악 서비스
       - 데이터 분석에 기반한 영상, 음악 추천 서비스
+      - 클라우드 컴퓨팅
+      - 머신러닝
+      - 소셜네트워크 분석
   - 게임
   - 에듀테인먼트
   - 부상, 부각되는 분야
     - 의료 서비스
+    - Drug Discover
     - 군사 관련 서비스
     - 투자 관련 서비스
+**종합**
+  - 프로젝트 연계
+    - 캡스톤 디자인
+  - 산학연계
+    - 산학연계 인턴십 . . .
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