본 센터에서는 기업, 부동산, 사람 (소비자 및 전문가) 등에 대한 1. 오픈 데이터를 수집하고, 2. 분석하여 인사이트를 도출하고, 3. 서비스를 기획하는 주제를 다룹니다. 따라서 이런 연구 개발에 관심이 있는 사람들을 찾고 있습니다.
빅데이터 AI 센터를 졸업한 학생들은 대학교수가 되어 연구와 교육을 하거나, 네이버, 카카오 같은 서비스사, 삼성전자, 엘지전자, SK하이닉스 같은 제조사, 라인플러스, 한국은행, 미래대우증권, 신영증권, 삼성카드 같은 금융사, SKT, KT, 같은 통신서비스사, 딜로이트컨설팅, 삼성SDS 같은 컨설팅사로 진출해서 실제 비즈니스 문제의 인사이트와 포사이트를 마이닝을 통해 도출하는 일을 하고 있습니다. 또한 최근에는 뉴럴웍스랩, 프리즘39, COXWAVE 같은 스타트업을 창업하기도 했습니다. 빅데이터 AI을 필요로 하는 분야가 다양하므로 진로도 매우 다양합니다. 최근에는 빅데이터 및 사물인터넷에 대한 관심이 많아 졸업생들에 대한 학계 및 산업체 수요가 매우 높습니다.
자신이 개발한 알고리즘을 직접 컴퓨터에 구현해야 하므로 Python이 필수입니다.
서울대학교 공과대학 산업공학과 대학원 , 인공지능 협동과정 또는 기술경영정책 에 석사과정으로 지원할 수 있습니다.
그렇지 않습니다. 산업공학 이외에도 수학, 통계학, 컴퓨터공학, 그리고 데이터를 다루는 모든 종류의 실험과학을 전공한 사람은 공부하기에 유리합니다. 현재 전공하고 있는 대학원생들의 학부 전공을 보면, 산업공학 이외에도 컴퓨터공학, 수학, 경제학이 있습니다.
산업공학과에서는 학부 산업공학 출신 뿐만 아니라 타 전공 학생들도 환영합니다. 중요한 것은 대학원에서 공부할 수 있는 준비가 얼마나 잘 되어 있는 가입니다. 서류에 나오는 데이터도 고려하고, 지원 동기나 향후 계획도 고려합니다. 방식은 면접으로 진행됩니다. 빅데이터 AI을 지원하는 경우에는 대학 교양 수준의 선형대수학, 해석학, 통계학, 프로그래밍의 지식이 있는지 질문하기도 합니다.
학부 대학, 전공, 평점 평균, 영어 성적, 및 회사 경력 등이 모두 고려됩니다. 참고로 현재 빅데이터 AI을 전공하고 있는 석박사 학생의 출신 대학은 서울대, 고려대, 포스텍, 서강대, 시카고대, 런던대, 일리노이대입니다. 중요한 것은 대학원에서 산업공학과 빅데이터 AI을 공부할 준비가 얼마나 잘 되어 있는가 하는 점입니다. 이와 관련하여 평점 평균은 학생의 성실도를 보여주므로 중요하고, 영어로 된 논문을 읽고, 영어로 논문을 써야 하므로 영어 구사 능력도 중요합니다. 회사 업무도 관련성이 있다면 도움이 됩니다.
매 학기 석사 과정 TO가 있고, 일반적으로 전기가 후기보다 더 많습니다. 정확한 숫자는 매 년 지원자 수에 따라 유동적으로 정해집니다.
본인이 공부하고 싶은 분야의 연구실을 적어야 하고, 그 가운데에서도 본인이 선호하는 순서대로 적어야 합니다. 공부하고 싶은 분야가 빅데이터 AI이라면 1순위에 적어야만 배정될 가능성이 커집니다.
민간기업과 공동으로 진행되는 산학 빅데이터 AI 프로젝트에 참여하게 되면 금전적 지원을 받게 됩니다.