학부 과정에서 경험한 데이터 처리와 통계분석 프로젝트를 대학원 수준으로 심화하고, 실무적 분석 능력을 동시에 강화하여, 복잡한 데이터 문제를 구조적으로 접근할 수 있는 기반을 마련할 계획입니다.
이를 위해 다양한 산업 및 사회 데이터를 활용해 정책분석, 경제예측, 환경모니터링, 의료데이터 분석 등 실제 문제 해결형 프로젝트를 수행하고, 지도교수님과의 피드백을 통해 연구 설계와 분석 방법을 지속적으로 개선할 계획입니다.
또한 학부와 인턴십 경험에서 배운 문제정의 능력과 분석적 사고를 토대로, 연구 주제 선정과 모델 설계, 데이터 검증 과정을 체계적으로 수행할 계획입니다.
현실 데이터를 분석하고, 모델을 개발하며, 이를 실질적 문제 해결에 적용하는 경험을 통해 학문적 성취와 사회적 기여를 동시에 달성할 것입니다.
서울대학교 데이터사이언스대학원에서 의 학업과 연구 경험을 기반으로, 졸업 후에는 데이터 기반 문제 해결과 혁신적 분석을 수행하는 전문가로 성장하고자 합니다.
나아가, 데이터 기반 정책 분석, 사회적 영향평가, 금융·보건·환경 등 다양한 분야에서 실질적 문제 해결을 위한 연구 프로젝트를 수행할 예정입니 다.

이곳에서 최첨단 분석 기술과 연구역량을 습득하고, 데이터 기반 문제 해결 능력을 심화하여, 학문적 성과와 실질적 사회적 기여를 동시에 달성하는 전문연구자로 성장하고자 합니다.
학부 과정에서 경험한 데이터 처리와 통계분석 프로젝트를 대학원 수준으로 심화하고, 실무적 분석 능력을 동시에 강화하여, 복잡한 데이터 문제를 구조적으로 접근할 수 있는 기반을 마련할 계획입니다.
실제로 학부 시절 경제·사회지표 분석 프로젝트에서 결측치 처리, 변수선택, 데이터 표준화, 모델 검증 과정을 경험한 것은 연구설계와 실행능력을 갖추는 데 큰 도움이 되었습니다.
대학원에서는 이러한 문제를 최소화하기 위해 데이터 전처리 방법론, 변수선택 및 정규화, 교차검증 및 성능평가 등 체계적 접근을 적용하고, 데이터 윤리와 개인정보보호, 사회적 책임을 고려한 연구 설계를 실천할 계획입니다.
학업과정에서는 실습과 프로젝트 수행을 통해 데이터 기반 문제 해결 능력을 심화하고, 연구결과를 시각화하고 해석하며 논문과 보고서를 작성하는 역량을 강화할 예정입니다.
이를 위해 다양한 산업 및 사회 데이터를 활용해 정책분석, 경제예측, 환경모니터링, 의료데이터 분석 등 실제 문제 해결형 프로젝트를 수행하고, 지도교수님과의 피드백을 통해 연구 설계와 분석 방법을 지속적으로 개선할 계획입니다.
이를 위해 대학원 과정에서 학문적 지식, 실무 경험, 연구설계 역량을 동시에 강화하고, 실증적 연구와 학술적 성과를 통해 학문적 기여와 실질적 사회문제 해결을 동시에 달성할 계획입니다.
특히, 데이터 전처리, 변수 선택, 모델 설계, 성능 평가 과정에서 발생하는 여러 문제를 직접 경험하며, 이 과정 자체가 연구 설계와 분석 능력을 동시에 요구한다는 점을 체감했습니다.
궁극적으로, 데이터 사이언스 연구를 통해 복잡한 사회·산업 문제를 해결하고, 실증적 근거를 기반으로 한 의사결정 지원체계를 구축하는 전문가로 성장하고자 합니다.
현실 데이터를 분석하고, 모델을 개발하며, 이를 실질적 문제 해결에 적용하는 경험을 통해 학문적 성취와 사회적 기여를 동시에 달성할 것입니다.
서울대학교 데이터사이언스대학원에서 의 학업과 연구 경험을 기반으로, 졸업 후에는 데이터 기반 문제 해결과 혁신적 분석을 수행하는 전문가로 성장하고자 합니다.
데이터 기반의사결정 과 정책설계에 기여하며, 실증적 연구결과를 사회적 문제 해결에 연결하는 전문가로 성장하고자 합니다.

[hwp/pdf]서울대학교 데이터사이언스대학원 학업계획서