반갑습니다.
빅데이터란 말 많이 들어보셨죠?
이름에서 알 수 있듯이,
빅데이터는 거대한 규모,
빠른 속도, 높은 다양성을 특징으로
하는 데이터를 말해요.

특히 새로운 소스는
데이터 소스에서 나온 더 크고
복잡한 데이터 세트로 너무
방대해서, 기존의 처리 프로세스론
관리할 수 없죠. 이러한 방대한
양의 데이터를 수집/관리하는
프로그램이 필요하고, 또 이를
개발하는 전문가의 역량이 어느 때
보다 중요한 시기인데요.
이를 배우기 위해,
빅데이터학과 진학을 꿈꾸는
친구들이 있다면, 오늘 진학과
취업에 대한 모든 정보를
알려드릴게요!

인서울 빅데이터학과
국내 빅데이터학과는
점점 늘어가는 추세인데요.
기본적인 CS 지식을 바탕으로
통계학 역량을 바탕으로 데이터를
수집/처리/분석하는 단계를
배우는 것이 기본 커리큘럼이에요.
하지만, 인서울 빅데이터학과의
경우 많이 개설되었음에도 불구하고,
지원하려는 친구들이 많아서
경쟁률이 꽤 높은 편이에요.
특히, 내신등급이나 수능을 반영하는
경우 커트라인이 꽤 까다로운데요.

수시라고 해서 내신만
반영하거나 정시에선 수능만
반영하는 게 아니라서 더 그렇게
느낄 수 있어요. 내신과 수능을
모두 준비하는 것이 벅차다고
하는 친구들도 많이 있는데요.
특히, 수학 성적이 꽤 중요해서,
수포자인 경우 입시 자체가
어려울 수 있어요.
하지만, 빅데이터학과에 꼭
가고 싶은데, 성적에 자신이 없거나
수학이 어려우면 아예 입시를
포기하는 게 좋을까요?

제가 드리는 답은 아니에요!
수학이나 성적 반영 없이 충분히
빅데이터학과를 전공할 수 있어요.
바로 100%인. 적성 면접을
통해 입시를 진행하면 되죠.

진학을 수월하게!
일단, 입시부터 수월하게
진행하고 나면 이후 진로에
대한 가능성을 확장하면 되는데요.
이번 입시에서 주목할 전형은
100%인.적성 면접이에요.

현재 광운대 정보과학교육원에서
대표적으로 진행하고 있는데요.
이 전형은 내신이나 수능 성적
반영이 전혀 없단 특징이 있어요.
면접으로 평가하기 때문에,
전공에 대한 적성/열정을 가지고
면접에 임하면 충분히 합격
가능성이 크다고 볼 수 있죠.

이렇게 입학한 후엔
학생증을 발급받아 광운대
캠퍼스를 함께 사용할 수 있는데요.
도서관이나 식당, 기숙사 입실이
가능한 것은 물론, 축제나 오티
등에도 참가할 수 있어요.
인서울 캠퍼스 라이프를
꿈꾸던 친구들이라면 충분히
만. 족할 수 있는 시설인데요.
캠퍼스 내 아이스링크 장도
있어서, 다양한 레포츠 활동도
즐길 수 있어요.

수시 때, 접수할 수 있는
6군데 제약에도 걸리지 않고,
중복으로 지원할 수 있어서,
지금부터 추가 접수해도 충분히
면접을 준비할 수 있어요.
전문적인 실습
이곳이 좋은 이유는 전문적인
오프라인 강의를 바탕으로 실습
위주의 커리큘럼을 제공한다는
점인데요. 실습 자체의 비중이
큰 편이라 빠르게 실무 능력을
키울 수 있어요.

빅데이터는 이론만 배우는 것
보다 직접 데이터를 보며,
취합/분석하는 방법을 습득하는
것이 매우 중요한데요.
실습 위주로 커리큘럼이 진행된단
장점이 매우 크게 작용하는 편이에요.
특히, 이곳은 2년에서 2녀 6개월,
짧은 시간 동안 공부하고 졸업하기
때문에, 이런 실무 능력을 단기간에
집중해서 키우는 것이 중요하죠.
졸업할 땐, 4년제 학사학위를 취득할 수
있단 것도 장점인데요.

약 2년 정도 빠르게 사회에
진출할 수 있는 발판을 마련할 수
있어요. 덕분에 취업은 물론,
대학원 진학이나 편입까지 다양한
진로를 탐색하는 경우가 많아요.

MOU 체결을 통해 취업 연계를
하거나 대학원 진학 시, 빅데이터
관련 전공이라면 전국 어디든
지원할 수 있는데요.
광운대 대학원에 진학하는 경우
우선선발 혜택과 장학금을 받을 수
있어요.

학사편입을 준비하는 친구들은
김영 편입학원의 학사편입
연계를 통해, 체계적인 편입을
준비할 수 있는데요.
다년간의 성공 노하우를 가진
김영 편입학원의 프로그램을 통해
편입을 준비할 수 있어서 든든하죠.

내가 원하는 빅데이터학과!
입시는 수월하지만, 졸업 후
진로는 빠르고 확실하게 챙길 수
있는 곳을 찾는다면, 지금 바로
100% 면접 전형에 도전하세요.
자세한 입학 요강 및
커리큘럼 확인은 홈페이지에서
할 수 있어요.

