데이터사이언스전공 편입 합격 학업계획서
데이터 사이언스를 본격적으로 공부해야겠다는 목표를 품게 된 계기는 전적 대학에서 참여했던 학내 분석 프로젝트에서 비롯되었습니다.
이 과정에서 데이터가 단순한기 록이 아니라 구조를 설계하는 근거가 될 수 있다는 사실을 처음 경험했고, 제가 진정으로 탐구하고 싶은 학문이 데이터 기반 문제 해결이라는 확신을 가지게 되었습니다.
결국 제가 나아가고 싶은 진로는 데이터를 기반으로 사회적·산업적 문제를 해결하는 전문가라는 방향으로 굳어졌고, 이를 실현하기 위한 최적의 환경이 한양대학교 데이터 사이언스 전공이라는 확신을 가지게 되었습니다.
데이터 사이언스는 단순 구현보다 이론 적기초를 이해하는 것이 매우 중요하며, 전적 대학 학업과정은 이 기반을 탄탄히 다지는 기회였습니다.
특히 여러 데이터 프레임을 병합해 분석하는 과정에서 데이터 구조를 이해하는 능력이 빠르게 성장했습니다.
전적 대학에서 경험한 여러 분석 프로젝트를 통해 데이터 흐름을 읽어내는 과정의 매력을 알게 되었지만, 그 과정에서 제한계 또한 분명하게 확인했습니다.
또한 프로젝트 기반 수업을 통해 실제 데이터 셋을 활용한 분석 경험을 넓히고, 다양한 알고리즘을 직접 설계해보며 실무적 감각을 쌓고자 합니다.
이 과정에서 데이터가 단순한기 록이 아니라 구조를 설계하는 근거가 될 수 있다는 사실을 처음 경험했고, 제가 진정으로 탐구하고 싶은 학문이 데이터 기반 문제 해결이라는 확신을 가지게 되었습니다.
결국 제가 나아가고 싶은 진로는 데이터를 기반으로 사회적·산업적 문제를 해결하는 전문가라는 방향으로 굳어졌고, 이를 실현하기 위한 최적의 환경이 한양대학교 데이터 사이언스 전공이라는 확신을 가지게 되었습니다.
데이터 사이언스는 단순 구현보다 이론 적기초를 이해하는 것이 매우 중요하며, 전적 대학 학업과정은 이 기반을 탄탄히 다지는 기회였습니다.
특히 여러 데이터 프레임을 병합해 분석하는 과정에서 데이터 구조를 이해하는 능력이 빠르게 성장했습니다.
전적 대학에서 경험한 여러 분석 프로젝트를 통해 데이터 흐름을 읽어내는 과정의 매력을 알게 되었지만, 그 과정에서 제한계 또한 분명하게 확인했습니다.
또한 프로젝트 기반 수업을 통해 실제 데이터 셋을 활용한 분석 경험을 넓히고, 다양한 알고리즘을 직접 설계해보며 실무적 감각을 쌓고자 합니다.
이 과정에서 데이터가 단순한기 록이 아니라 구조를 설계하는 근거가 될 수 있다는 사실을 처음 경험했고, 제가 진정으로 탐구하고 싶은 학문이 데이터 기반 문제 해결이라는 확신을 가지게 되었습니다.
이 활동들을 이어가며 저는 데이터 사이언스가 단순 기술학습이 아닌, 문제를 해석하고 구조를 이해하며 새로운 해결 방식을 설계하는 학문이라는 사실을 체감하게 되었습니다.
결국 제가 나아가고 싶은 진로는 데이터를 기반으로 사회적·산업적 문제를 해결하는 전문가라는 방향으로 굳어졌고, 이를 실현하기 위한 최적의 환경이 한양대학교 데이터 사이언스 전공이라는 확신을 가지게 되었습니다.
한양대학교는 데이터 사이언스를 공학적 기반과 융합적으로 학습할 수 있는 교육구조와 다양한 프로젝트 기반 수업을 갖추고 있어 제가 추구하는 학업방향과 정확히 맞닿아 있습니다.
전적 대학에서 느꼈던 분석의 한계, 스스로 해결하기 어려웠던 구조적 질문들을 한양대학교에서 체계적으로 해결해보고 싶습니다.
단순한 진학 목적이 아니라, 제가 확신하는 진로를 실질적인 전문성으로 연결하기 위한 과정이기에 한양대학교 데이터 사이언스 전 공편입을 선택하게 되었습니다.
전공은 데이터 사이언스와 직접적으로 일치하지는 않았으나, 학습과정 전반에서 다루는 내용과 접근 방식은 데이터 사이언스의 기반과 자연스럽게 연결되었습니다.
특히 통계 기반 수업, 코딩 실습, 실험보고서 작성 등은 모든 분석과 정의 기초요소였고, 이 경험들이 누적되면서 데이터 사이언스 전공 학습에 필요한 사고방식과 도구 사용 능력을 자연스럽게 키울 수 있었습니 다.
데이터 사이언스는 단순 구현보다 이론 적기초를 이해하는 것이 매우 중요하며, 전적 대학 학업과정은 이 기반을 탄탄히 다지는 기회였습니다.
전적 대학에서 경험한 여러 분석 프로젝트를 통해 데이터 흐름을 읽어내는 과정의 매력을 알게 되었지만, 그 과정에서 제한계 또한 분명하게 확인했습니다.
알고리즘의 원리를 깊이 있게 이해하지 못해 분석 방향을 스스로 결정하지 못하는 순간이 있었고, 모델을 설계하려고 시도했을 때 수학적 기반이 충분하지 않아 제대로 설명하지 못 하는 장면도 있었습니다.
저는 한양대학교에서 제공하는 머신러닝·딥러닝 기초와 심화수업을 통해 모델의 원리를 설명할 수 있는 수준의 역량을 기르고 싶습니다.
단순히 모델을 적용하는 단계에서 머무르지 않고, 데이터 특성을 고려해 어떤 모델이 적합한지 판단하고, 모델이 왜 그런 결과를 내 는지 논리적으로 설명할 수 있는 능력을 갖추는 것이 목표입니다.
여섯 번째 목표는 연구 참여를 통한 학문적 성장입니다.
학부 연구생 프로그램이나 교수님 연구실 참여 기회를 통해 직접 연구 과정을 경험하고 싶습니다.
이 활동들을 이어가며 저는 데이터 사이언스가 단순 기술학습이 아닌, 문제를 해석하고 구조를 이해하며 새로운 해결 방식을 설계하는 학문이라는 사실을 체감하게 되었습니다.
결국 제가 나아가고 싶은 진로는 데이터를 기반으로 사회적·산업적 문제를 해결하는 전문가라는 방향으로 굳어졌고, 이를 실현하기 위한 최적의 환경이 한양대학교 데이터 사이언스 전공이라는 확신을 가지게 되었습니다.
한양대학교는 데이터 사이언스를 공학적 기반과 융합적으로 학습할 수 있는 교육구조와 다양한 프로젝트 기반 수업을 갖추고 있어 제가 추구하는 학업방향과 정확히 맞닿아 있습니다.
전적 대학에서 느꼈던 분석의 한계, 스스로 해결하기 어려웠던 구조적 질문들을 한양대학교에서 체계적으로 해결해보고 싶습니다.
단순한 진학 목적이 아니라, 제가 확신하는 진로를 실질적인 전문성으로 연결하기 위한 과정이기에 한양대학교 데이터 사이언스 전 공편입을 선택하게 되었습니다.
전공은 데이터 사이언스와 직접적으로 일치하지는 않았으나, 학습과정 전반에서 다루는 내용과 접근 방식은 데이터 사이언스의 기반과 자연스럽게 연결되었습니다.
특히 통계 기반 수업, 코딩 실습, 실험보고서 작성 등은 모든 분석과 정의 기초요소였고, 이 경험들이 누적되면서 데이터 사이언스 전공 학습에 필요한 사고방식과 도구 사용 능력을 자연스럽게 키울 수 있었습니 다.
데이터 사이언스는 단순 구현보다 이론 적기초를 이해하는 것이 매우 중요하며, 전적 대학 학업과정은 이 기반을 탄탄히 다지는 기회였습니다.
전적 대학에서 경험한 여러 분석 프로젝트를 통해 데이터 흐름을 읽어내는 과정의 매력을 알게 되었지만, 그 과정에서 제한계 또한 분명하게 확인했습니다.
알고리즘의 원리를 깊이 있게 이해하지 못해 분석 방향을 스스로 결정하지 못하는 순간이 있었고, 모델을 설계하려고 시도했을 때 수학적 기반이 충분하지 않아 제대로 설명하지 못 하는 장면도 있었습니다.
저는 한양대학교에서 제공하는 머신러닝·딥러닝 기초와 심화수업을 통해 모델의 원리를 설명할 수 있는 수준의 역량을 기르고 싶습니다.
단순히 모델을 적용하는 단계에서 머무르지 않고, 데이터 특성을 고려해 어떤 모델이 적합한지 판단하고, 모델이 왜 그런 결과를 내 는지 논리적으로 설명할 수 있는 능력을 갖추는 것이 목표입니다.
여섯 번째 목표는 연구 참여를 통한 학문적 성장입니다.
학부 연구생 프로그램이나 교수님 연구실 참여 기회를 통해 직접 연구 과정을 경험하고 싶습니다.
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