계명대학교

머신러닝인과분석 [MACHINE LEARNING CAUSAL ANALYSIS]

이 과목은 머신러닝 기법을 활용하여 데이터 내의 인과 관계를 발견하고, 인과 관계를 평가하고, 변수의 영향을 분석하는 방법과 기법을 배우는 데 중점을 둔다. 인과 분석은 복잡한 시스템 내에서 복잡한 인과 관계를 풀 수 있게 해주는 데이터 분석가에게 필수불가결한 도구이다. 조직은 이 기법을 활용하여 효율성, 수익성, 성장을 주도하면서 데이터 중심의 의사결정을 자신 있게 내릴 수 있다. 학생들은 이 과목에서 인과 분석에 필요한 개념을 이해하고 인과 분석을 실제 문제 해결에 활용할 방법을 학습한다.

핵심역량과 교과목의 연관성

핵심역량과 본 교육과목의 연관성을 나타낸 표입니다.
인재상	특성	핵심역량	연관성
창의적 국제인(Creative Global Citizen)	도전적개척정신 F(Frontiership)	도전정신	연관없음
	도전적개척정신 F(Frontiership)	자기주도	연관
	윤리적봉사정신 A(Altruism)	감성역량	연관없음
	윤리적봉사정신 A(Altruism)	윤리적가치관	연관
	국제적문화감각 C(Culture)	외국어구사능력	연관없음
	국제적문화감각 C(Culture)	문화적포용력	연관없음
	창의적전문성 E(Expertise)	문제해결능력	매우연관
	창의적전문성 E(Expertise)	종합적전문지식	매우연관

학과(전공) 교육목표의 연관성

학과(전공) 교육목표의 연관성을 나타낸 표입니다.
학과(전공) 교육목표	연관성
Ⅰ. 빅데이터와 경영이론을 바탕으로 조직의 문제해결에 기여하는 창의적 인재 육성	매우연관
Ⅱ. 빅데이터와 경영에 관한 다양한 이론 및 실무지식을 겸비한 도덕적 경영정보인 육성	연관
Ⅲ. 글로벌 빅데이터 환경변화에 대응할 수 있는 국제적 감각을 가진 경영정보인 육성	연관

교과목 설명