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  University of California, Irvine (UCI/UC Irvine) (캘리포니아 대학교, 얼바인)
Division of Continuing Education
 
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학교 내 기숙사/숙박
 
대학 프로그램
위치 : 미국 > 캘리포니아 주 설립년도 : 1980
정원(재학생수) : 800 공항마중 : 가능
주 소
  Building CE-3 #234 Pereira at Brandywine Irvine, CA 92697
연락처
  Telephone : +1 949 824-5991   Fax : +1 949 824-8065
  Website : https://ip.ce.uci.edu/
기본정보 프로그램 내용 위치 사진첩 학교평가
 ACP Data Science (ACP Data Science) 바로신청  자세히 보기
프로그램 설명
연속 3분기(약 9개월) 동안 F-1 신분을 유지한 F-1 학생은 OPT를 신청할 수 있습니다.
OPT란? UC Irvine ACP 9개월 동안의 과정을 마치면 합법적으로 미국 회사에 취업할 수 있는 기회입니다.

수업 포커스 :
데이터 과학은 지속적으로 가장 수요가 많은 직업 중 하나로 선정되었습니다. 데이터에서 인사이트를 관리하고 활용할 수 있는 전문가에 대한 필요성이 그 어느 때보다 분명해졌습니다. 이 프로그램에서 가르치는 커리큘럼은 데이터 전문가에 대한 확장되는 여러 분야의 요구를 충족하도록 설계되었습니다. 다양한 주제를 다루면서 이 프로그램은 성공적인 데이터 기반 프로젝트 작업에 필요한 다양한 기술을 다룹니다. 다루는 주제에는 데이터 기반 검색 및 예측, 대규모 데이터 엔지니어링(데이터 검사, 정리, 변환 및 모델링), 정형 및 비정형 데이터, 전산 통계, 패턴 인식, 데이터 마이닝, 데이터 시각화, 데이터베이스, SQL, Python 프로그래밍, 그리고 기계 학습.

UC Irvine의 데이터 과학에서 3개월 대학원 수준의 가속 인증 프로그램(ACP)은 데이터 기반 검색 및 예측, 대규모 데이터 엔지니어링(데이터 검사, 정리, 변환 및 모델링)을 포함하여 데이터 과학의 다양한 주제를 다룹니다. , 정형 및 비정형 데이터, 전산 통계, 패턴 인식, 데이터 마이닝, 데이터 시각화, 데이터베이스, SQL, Python 및 기계 학습.

수업목표, 장점 :
- 기술적 기법을 활용하여 통찰력과 비즈니스 인텔리전스 제공
- 확률, 추론, 모델링 등 수학적 개념을 실제 데이터 프로젝트 적용에 적용
- 빅 데이터 세트를 모델링하고 분석하는 데 필요한 업계 표준 도구 및 기술을 설명 하고 사용합니다.
- 데이터 모델링 접근 방식을 활용하여 최적의 비즈니스 결정 내리기
- 기계 학습 알고리즘 구현
- 정형 및 비정형 데이터 세트에 텍스트 분석 도구 적용
- 데이터 웨어하우스 계획 개발 및 구현
- 미국 기업 인턴쉽을 통해 글로벌 취업시장에서 경쟁력 확보

추천 대상
이 프로그램은 조직에서 수집한 방대한 양의 다양한 데이터를 이해하고 활용하는 데 도움을 주고자 하는 다양한 산업 및 직무의 전문가를 대상으로 합니다. 이 프로그램의 혜택을 받을 수 있는 다른 사람들은 데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 컴퓨터 과학자, 비즈니스 분석가, 데이터베이스 관리자, 연구원 및 통계학자입니다.

커리큘럼 :
Practical Math and Statistics for Data Science(데이터 과학을 위한 실용적인 수학 및 통계)
이 과정은 데이터 과학 및 예측 분석에 필요한 기본적인 통계 기술을 다룹니다. 응용 중심 과정이며 실용적 측면에서 접근합니다.. 학생들은 몇 가지 통계 기법을 살펴보고 각 기법을 사용하는 상황, 각 방법에 대한 가정, 분석 설정 방법 및 결과 해석 방법에 대해 논의합니다. 이 과정은 데이터 분석에 대한 소개로 시작합니다. 이 코스는 중심 극한 정리 및 가설 테스트를 포함하는 기술 통계, 확률 및 추론 통계의 기본 개념을 다룹니다.

Introduction to Python Programming(파이썬 프로그래밍 입문)
이 과정은 프로그래밍 경험이 없고 기술적 배경이 없는 사람들을 위해 설계되었습니다. 이 과정이 끝나면 학생들은 더 중급 또는 고급 Python 과정을 수강할 수 있고 스스로 학습을 시작할 만큼 자신감을 가질 수 있습니다. Python에 대한 배경 지식이 없지만 Java, C 또는 다른 언어에 대한 배경 지식이 있는 경우 이 과정이 느리게 느껴질 수 있습니다. 학생들은 변수 유형, 흐름 제어 및 함수를 사용하는 방법, Python을 통해 시스템과 상호 작용하는 방법, 텍스트를 처리하는 간단한 스크립트를 작성하는 방법, 널리 사용되는 Python용 개발 도구인 Jupyter를 사용하는 방법을 배웁니다.

Fundamentals of Data Science(데이터 과학의 기초)
이 과정의 목표는 데이터 과학을 이해하고 학생들에게 주요 데이터 과학자 기술, 기술 및 개념을 익히는 것입니다. 분석 분류법, 데이터 마이닝을 위한 업계 간 표준 프로세스, 데이터 진단과 같은 기본 개념부터 시작하여 이 과정은 데이터 과학을 고전적인 통계 기법과 비교하는 것으로 넘어갑니다. 데이터 분석, 통계 모델링, 데이터 엔지니어링, 관계형 데이터베이스, SQL 및 NoSQL, 대규모 데이터 조작(빅 데이터), 데이터 마이닝을 위한 알고리즘, 데이터 품질, 수정 및 일관성을 포함하여 데이터 과학에서 사용되는 가장 일반적인 기술을 다룹니다.

Data Engineering(데이터 엔지니어링)
이 과정은 데이터 디자인, 데이터 관리, 데이터 웨어하우스, 데이터 모델링 및 쿼리 조작 기술에 대한 학생의 숙련도를 향상시키기 위해 고안되었습니다. 주제에는 데이터베이스 소프트웨어로 처리하기 위한 데이터 식별, 추출 및 준비를 위한 기술 및 방법이 포함됩니다. 데이터 정규화, 데이터 엔지니어링, 관계형 및 비관계형 데이터베이스, SQL 및 NoSQL, 대규모 데이터 조작(빅 데이터), 데이터 작업 알고리즘을 포함한 데이터 엔지니어링의 기본 기술에 대한 개요를 얻습니다. 학생들은 최종 프로젝트에서 팀으로 작업하여 실제 빅 데이터 세트에서 결과를 탐색, 분석, 요약 및 제시합니다.

Advanced Visualization(고급 시각화)
 This course will focus on applying various methods and techniques to different stages of the analytics cycle such as during data preparation, modeling, and reporting. Students will learn techniques for visualizing univariate, multivariate, temporal, text-based, hierarchical, and network/graph-based data both in ad hoc analysis as well as in automated generation.
 이 과정은 데이터 준비, 모델링 및 보고와 같은 분석 주기의 여러 단계에 다양한 방법과 기술을 적용하는 데 중점을 둡니다. 학생들은 임시 분석과 자동 생성 모두에서 단변량, 다변량, 시간적, 텍스트 기반, 계층적 및 네트워크/그래프 기반 데이터를 시각화하는 기술을 배웁니다.

Big Data Analysis(빅데이터 분석)
 This course provides an in-depth overview of Hadoop and Spark, the cornerstones of big data processing. To crystalize the concepts behind Hadoop and Spark, students will work through a series of short, focused exercises. Concepts covered include Hadoop architecture, the Apache Spark Big Data Framework, data ingestion, distributed processing, and functional programming. Additionally, students will learn how to configure and install a Hadoop cluster, write basic MapReduce programs, utilize advanced MapReduce programming practices, and utilize interfaces such as Pig and Hive to interact with Hadoop.
 이 과정은 빅 데이터 처리의 초석인 Hadoop 및 Spark에 대한 심층적인 개요를 제공합니다. Hadoop 및 Spark의 개념을 구체화하기 위해 학생들은 일련의 짧고 집중적인 연습을 통해 작업합니다. 다루는 개념에는 Hadoop 아키텍처, Apache Spark Big Data Framework, 데이터 수집, 분산 처리 및 기능적 프로그래밍이 포함됩니다. 또한 학생들은 Hadoop 클러스터를 구성 및 설치하고, 기본 MapReduce 프로그램을 작성하고, 고급 MapReduce 프로그래밍 사례를 활용하고, Pig 및 Hive와 같은 인터페이스를 활용하여 Hadoop과 상호 작용하는 방법을 배웁니다.

수업시간 : 수업은 09:00에서 17:00(캘리포니아 시간) 사이에 다양하게 예정되어 있습니다.
프로그램 정보
수업 기간 11 Weeks 최소 연령 18
숙박 옵션 홈스테이, 학교 내 기숙사/숙박
자격조건
1. 대학 학위 증명서 혹은 학위를 대체할 수 있는 학업적/전문적 이력서
2. 영어 실력 증명 자료(아래 중 하나 선택). 2년 내의 성적만 제출 가능합니다.
.공인 어학 시험:
- 71 iBT TOEFL
- 530 PBT TOEFL 혹은 각 파트에서 17
- 685 TOEIC
- 6.0 IELTS
- B2 CEFR or ISE
- 3.5 iTEP
- 95 Duolingo
- 50 Pearson Academic
- Advanced Cambridge
- EIKEN Japanese Test in Practical English “Grade pre-1”
- GEPT “High-Intermediate”
.어학 연수 인증:
- UCI 10-Week Intensive ESL: Level 5
- Kaplan International: Higher Intermediate
- FLS International: Level 16
- ELS Language Centers: Level 112
.영어권 국가에서 학위 취득
프로그램 일정
2025-09-29 ~ 2025-12-12
신청마감일 ( 2025-08-29 )
비 용
학교 등록비 (USD)$ 200
학 비
프로그램 일정 비 용
2025-09-29 ~ 2025-12-12(USD)$ 7,900
주의사항
*시기와 비용은 대략적인 것이며 사전 공고없이 변경될 수 있습니다.
* 숙박 옵션 공실이 점점 줄어들고 있으므로, 가능한 한 신속하게 예약하시길 권장합니다.
* 숙박 비용은 룸메이트 수와 시설 등에 따라 상이합니다.

환불 규정
취소 요청은 반드시 ip@ce.uci.edu로 보내져야 합니다. 신청비는 환불 불가합니다.

• 프로그램 시작일 전 취소 시 환불 가능 금액 중 100% 환불
• 프로그램 시작 후 5일 경과 전 취소 시 환불 가능 금액 중 50% 환불
• 프로그램 시작 5일 경과 후 환불 불가
 SELF-APPLY 란?
OECKO는 1981년에 설립한 On, Off-line 유학서비스입니다. 지금까지 배출된 약 2만명이상의 학생들은 사회 곳곳에서 활동하고 있습니다. 각 나라 명문대학과 제휴되어 글로벌 인재 양성에 힘쓰며 정직과 성실을 기초 삼아 오직 한 길만 걸어왔습니다. 미국, 캐나다, 영국, 호주 뉴질랜드,일본, 독일, 스페인, 프랑스 등 유럽에서 어학연수를 스스로 계획하시고 직접 신청하기위한 사이트입니다. 스스로 지원하기 때문에 수수료가 없습니다. 그러나 고등학교, 대학(원) 신청 및 에세이 작성은 민감한 사항이므로 유료로 진행가능합니다. 어학연수 입학허가서는 3일~14일 안에 받을 수 있습니다.
 유학 프로그램
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