그래서 빅데이터 대학원에서 뭘 배우는데요?

계열의 특수성과 교과 과정에 따라 대학원명이 다르지만 

데이터사이언스, 빅데이터, AI 특수대학원은 크게 골자가 비슷하다고 본다. (세부적으로는 다르다) 

통계학: 데이터 분석 및 통계 모델링의 기초를 학습.
확률, 통계적 추론, 회귀 분석, 시계열 분석 및 다른 통계 기법에 대한 이해

머신러닝과 인공지능: 기계 학습 및 딥 러닝과 같은 기계 학습 알고리즘에 대한 이해와 응용
모델 선택, 교차 검증, 하이퍼파라미터 튜닝 및 데이터 전처리 등을 포함한 머신러닝 프로세스에 대한 교육제공

데이터 전처리: 데이터 수집, 정제, 변환 및 특성 엔지니어링과 같은 데이터 전처리 기술을 학습.
데이터의 품질을 향상시키는 방법을 배우며, 데이터 결측치 및 이상치 처리등을 배움

빅데이터 기술: 대용량 데이터 처리와 분석을 위한 도구 및 기술, 예를 들어 Hadoop, Spark, NoSQL 데이터베이스 등을 학습

데이터 시각화: 데이터의 시각적 표현 및 시각화 도구를 사용하여 데이터 트렌드 및 패턴을 이해

비즈니스 및 의사 결정 지원: 데이터 과학의 비즈니스 응용을 이해하고, 데이터로 의사 결정을 지원하는 방법을 배웁니다. 경영 전략 및 의사 결정 분석에 대한 교육이 포함

프로젝트 및 협업 (캡스톤 프로젝트 등): 실제 데이터 과학 프로젝트를 수행하고 팀으로 작업하는 경험을 쌓기. 현업과의 협력 및 프로젝트 관리 기술을 향상시킴

프로그래밍 및 소프트웨어 도구: Python, R, SQL 및 기타 데이터 분석 및 시각화 도구 및 프로그래밍 언어를 사용하는 방법을 학습함

윤리 및 개인정보 보호: 데이터 과학 활동의 윤리, 개인정보 보호 및 법률적 책임에 대한 이해 등

졸업 프로젝트 또는 논문: 많은 데이터 과학 대학원 프로그램은 졸업 프로젝트나 논문을 통해 학생들이 심층적으로 연구하고 결과물을 제시할 수 있는 기회를 제공함

외부연사 초청 세미나 : 데이터 필드에서 실무자로 일하는 분들의 현장감 넘치는 이야기를 들을 수 있음 (다른 기술적인 측면 뿐만 아니라, 이 부분에 정말 만족하고 있다.)

각 특수대학원의 교육과정에 따라 어떤부분이 세분화,집중화 되어있을 수 있겠지만 큰 맥락은 위와 같고 

이런 배움에 필요성을 느끼는 분들이 공부를 시작하면 좋을것 같다. 

특히 요즘은 기술의 급변하고 회사에서도 지속적인 자기계발을 요구하는 경우가 많은데 이런것에 대비하기 위한 선택지로 특수 대학원을 선택할 수 있다.