필수 과목

CDSS X94 컴퓨팅, 데이터 과학 및 사회 특별 주제 

(1학점)

이 과정은 AI 기반 경제를 탐색하고 선도할 수 있도록 준비시켜 줍니다. 실시간 노동 시장 정보와 최신 AI/ML 모델에 대한 실무 경험을 결합하여 기술 변화가 일자리, 기술, 그리고 조직을 어떻게 변화시키는지 배웁니다. 노동 인구 통계, 컴퓨팅 및 데이터 과학 관련 직업 동향, 핵심 모델군(LLM, 월드 모델, RL, 에이전트/플래닝, 멀티모달/비전, 로봇 공학), 스타트업 기회, 클라우드 플랫폼, 위험 및 윤리, 그리고 모델을 통해 영향력을 창출하는 인간의 협업 기술을 다룹니다. 이 과정은 AI 기반 세계에서의 커리어 전략을 제시하는 캡스톤 프레젠테이션으로 마무리됩니다.

핵심 과정
귀하의 학업적 배경에 따라 다음 과정 중 하나에 등록됩니다.

DATA C100 데이터 과학의 원리와 기술

(4학점)

질문 제시, 데이터 수집 및 정제, 탐색적 데이터 분석 및 시각화, 통계적 추론 및 예측, 그리고 의사 결정을 포함한 데이터 과학 라이프사이클을 살펴보세요. 정량적 비판적 사고와 이 사이클을 수행하는 데 필요한 핵심 원리 및 기법에 중점을 둡니다. 여기에는 데이터 변환, 쿼리 및 분석을 위한 언어, 회귀, 분류, 클러스터링을 포함한 머신 러닝 기법을 위한 알고리즘, 정보성 있는 데이터 시각화를 생성하는 원리, 측정 오차 및 예측에 대한 통계적 개념, 그리고 확장 가능한 데이터 처리 기법이 포함됩니다.

STAT 154 현대 통계 예측 및 머신 러닝

(4학점)

통계적 예측의 이론과 실제, 그리고 고전적 예측 방법의 확장으로서의 현대적 예측 방법론을 연구합니다. 최적 예측 규칙, 차원의 저주, 경험적 위험, 선형 회귀 및 분류, 기저 확장, 정규화, 스플라인, 부트스트랩, 모델 선택, 분류 및 회귀 트리, 부스팅 및 서포트 벡터 머신 등의 주제를 다룹니다. 계산 효율성과 예측 성능을 비교합니다. 실제 데이터 활용 경험과 통계적 가정 평가에 중점을 둡니다. 본 과정은 Python을 기본 컴퓨팅 언어로 사용합니다.

선택 과목 - 학습 경로를 형성하세요

최대 2개의 선택 과목을 선택하세요.

버클리의 다양한 상위권 통계학, 데이터 과학, 컴퓨터 과학 과목 중에서 한 과목을 선택하게 되며, 이를 통해 인과 추론, 시계열 분석, 데이터 윤리, 딥러닝 등 다양한 분야에 대한 학습을 맞춤 설정할 수 있습니다. UC 버클리의 다양한 과목 목록에서도 선택 과목을 선택할 수 있습니다.