바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기
 
 

logo

  • P-ISSN1229-2435
  • E-ISSN2799-4767
  • KCI

논문 상세

이전 다음
논문 투고

Vol.27 No.1

PDF Citation Share

데이터 사이언스 교과과정에 대한 연구

A Study on the Curriculums of Data Science

한국비블리아학회지 / Journal Of Korean Biblia Society for Library and Information Science, (P)1229-2435; (E)2799-4767
2016, v.27 no.1, pp.263-290
https://doi.org/10.14699/kbiblia.2016.27.1.263
이명호 (상명대학교 문헌정보학과)
이명호. (2016). 데이터 사이언스 교과과정에 대한 연구. , 27(1), 263-290, https://doi.org/10.14699/kbiblia.2016.27.1.263

초록

본 연구는 국내외 데이터 사이언티스트(Data Scientist) 양성을 위한 데이터 사이언스(Data Science) 프로그램의 교과과정을 분석하였다. 이를 위해 국내 7개 대학교와 미국의 10개 대학교를 분석하였다. 14개의 데이터 사이언스 과정이 대학원 중심으로 운영되고 있는 것으로 나타났다. Conway의 데이터 사이언스 3대 영역 중 수학 및 통계 지식 영역에 국내는 10% 그리고 미국은 26%가 치중되어 있는 것으로 분석되었다. 강의계획서 분석에서 수업내용 및 평가 방법은 국내외가 유사한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 국내 데이터 사이언스 교과과정 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

keywords
데이터 사이언티스트, 데이터 사이언스, 문헌정보학, 빅데이터

Abstract

The purpose of this study is to compare seven data science programs in Korea and ten data science programs in the US. Results show that 14 data science programs are housed in graduate schools. 10% of data science courses in Korea and 26% in the US fall under the Math and Statistics Knowledge area, one of the three areas defined by Conway. The syllabus analysis does not show much differences in terms of class contents and grading. The results of this study can be used to design data science programs that are more effective and well-grounded.

keywords
데이터 사이언티스트, 데이터 사이언스, 문헌정보학, 빅데이터

참고문헌

1.

김희섭, 남권희, 강보라. (2013). 북미지역 iSchool 대학과 L-School의 교육과정 비교분석. 한국문헌정보학회지, 47(4), 295-314.

2.

이성신, 최재황, 이창수. (2013). 한국형 iSchool 탐색. 한국도서관.정보학회지, 44(4), 277-294.

3.

이재윤. (2015). 데이터 사이언스와 데이터 리터러시 . 제22회 한국정보관리학회 학술대회.

4.

장덕현. (2015). iSchool 논의에 대한 비판적 담론분석. 한국도서관.정보학회지, 46(1), 135-154.

5.

장윤금. (2011). 문헌정보학 교육의 변화에 관한 국가 간 비교 연구. 한국비블리아학회지, 22(4), 317-340.

6.

장윤금. (2014). iSchool 대학의 발전, 교육 및 연구 동향 분석. 한국문헌정보학회지, 48(1), 369-386.

7.

최윤식. 미래학자의 통찰법.

8.

Ahn, I. J.. (2012). The Specification of Science Education Programs in the Local Public Library: Focusing on the Programs In G-city. International Journal of Knowledge Content Development & Technology, 2(1), 17-35.

9.

Brynko, B.. (2012). iSchools: shaping the information landscape. Information Today, 29(8), 1.

10.

Bussaban, K. and P. Waraporn. (2015). Preparing Undergraduate Students Majoring in Computer Science and Mathematics with Data Science Perspectives and Awareness in the Age of Big Data. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 197, 1443-1446. 10.1016/j.sbspro.2015.07.092.

11.

Chu, H.. (2012). iSchools and Non-iSchools in the USA: An Examination of Their Master's Programs. Education for information, 29(1), 1-17.

12.

Cleveland, W. S.. (2001). Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of the Field of Statistics. International Statistical Review, 69(1).

13.

Conway, D.. The Data Science Venn Diagram [online].

14.

Davenport, T. H. and D. J. Patil. (2012). Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century. Harvard Business Review, 90(10), 70-76.

15.

Gartner. Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technologies for 2012 [online].

16.

Google Trends. Data Science and Big Data Trends [online].

17.

Han, M. K.. (2011). A Study on the Suggestions and Analysis on the Education Programs in the Presidential Libraries. International Journal of Knowledge Content Development & Technology, 1(1), 39-60. 10.5865/IJKCT.2011.1.1.039.

18.

Jagadish, H. V.. (2015). Big Data and Science: Myths and Reality. Big Data Research, 2(2), 49-52. 10.1016/j.bdr.2015.01.005.

19.

Lipman, B.. Universities Increasing Programs for Data Scientists [online].

20.

Loukides, M.. What is Data Science? [online].

21.

Miller, C. C.. Data Science: The Numbers of Our Lives, The New York Times.

22.

Provost, F. and T. Fawcett. (2013). Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making. Big Data, 1(1), 51-59. 10.1089/big.2013.1508.

23.

Shi, Y., P. S. Yu, Y. Zhu, and Y. Tian. (2014). Explore New Field of Data Science Under Big Data Era: Preface for ICDS 2014. Procedia Computer Science, 30, 1-3. 10.1016/j.procs.2014.05.374.

24.

SINTEF. Big Data, for better or worse: 90% of world's data generated over last two years [online].

25.

Swanstrom, R.. College and University Data Science Degrees [online].

한국비블리아학회지

논문 투고 OA 정책