편입학 데이터사이언스 학업계획서

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독학과정에서 파이썬 기반 데이터 분석을 처음 접했을 때, 데이터 사이언스가 단순한 통계의 확장이 아니라 프로그래밍·모델링·수학적 사고가 동시에 필요한 학문이라는 것을 느꼈습니다.
데이터 전처리 과정에서 누락값과 이상치를 처리하며 데이터를 "정리하는 방식"만 달라져도 분석 결과가 달라지는 경험을 하면서, 데이터 사이언스가 정확성과 구조적 사고를 기반으로 한다는 점을 실감했습니다.
이 경험은 데이터 사이언스를 통해 실제 사회문제 해결 과정에 참여하고 싶다는 제진로 방향을 더욱 확고하게 만들었습니다.
데이터 사이언스는 단순 분석이 아니라 "구조를 발견하는 학문"이라는 점을 스스로 확인해온 경험들이 제진로를 더욱 분명하게 만들었습니다.
전적 대전공이 데이터 사이언스와 직접적으로 연결된 분야는 아니었지만, 다양한 학습 경험과 프로젝트 활동은 데이터적 사고를 형성하는 데 매우 중요한 기반이 되었습니다.
이 과정에서 데이터 사이언스가 기술적 영역이 아니라 구조적 학문이라는 사실을 명확하게 이해할 수 있었습니다.
본 학업계획서는 전공 학습과 향후 진로에 활용되도록 구성하였습니다.
본 교편 입학 후 학업 및 졸업 후 진로계획은 구체적으로 작성하시오.
왜 특정 패턴이 반복되는지, 어떤 조건이 변수를 움직이는지를 분석하기 위해서는 단순한 계산능력이 아닌 논리적 구조파 악 능력이 요구된다는 점을 알게 되었습니다.
독학과정에서 파이썬 기반 데이터 분석을 처음 접했을 때, 데이터 사이언스가 단순한 통계의 확장이 아니라 프로그래밍·모델링·수학적 사고가 동시에 필요한 학문이라는 것을 느꼈습니다.
이런 경험은 데이터 사이언스를 단순 기술학습이 아닌 학문으로 깊이 탐구 하고 싶다는 목표를 만들었습니다.
데이터 사이언스는 단순 분석이 아니라 "구조를 발견하는 학문"이라는 점을 스스로 확인해온 경험들이 제진로를 더욱 분명하게 만들었습니다.
전적 대전공이 데이터 사이언스와 직접적으로 연결된 분야는 아니었지만, 다양한 학습 경험과 프로젝트 활동은 데이터적 사고를 형성하는 데 매우 중요한 기반이 되었습니다.
독학과정에서 부족했던 수학적 이해, 모델 작동원리, 데이터 구조 분석 능력을 체계적으로 보완하고 싶습니다.
두 번째 목표는 실습 중심과 목을 통해 분석 역량을 실제 문제 해결로 연결하는 것입니다.
데이터 사이언스는 실험과 모델링을 반복하며 얻는 인사이트가 중요한 학문이기 때문에, 편입 후에는 데이터 분석실습, 머신러닝 실습과목에 적극 참여할 계획입니다.
세 번째 목표는 연구실 활동 참여를 통해 데이터 기반 연구자의 시각을 실제로 갖추는 것입니다.
독학과정에서 사회문제 데이터를 다루며 변수간 관계를 해석하는 과정이 가장 흥미로웠는데, 이를 더욱 구조화된 방식으로 학문적 탐구로 확장하고 싶습니다.
네 번째 목표는 데이터 기반 논리 전 개 능력을 강화하는 것입니다.
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