데이터 과학 소개: 데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 분석 및 데이터 시각화를 포함한 데이터 과학의 기본 개념, 원리 및 방법론을 소개합니다.
데이터 마이닝 및 기계 학습: 클러스터, 분류, 회귀, 의사 결정 트리, 지원 벡터기, 신경망 등 데이터 마이닝 및 기계 학습의 기본 이론 및 알고리즘을 소개합니다.
대용량 데이터 분석 및 처리: 분산 컴퓨팅, 대규모 데이터 저장 및 처리, 병렬 컴퓨팅 등 대규모 데이터 처리의 기본 개념과 기술을 학습합니다. 여기에는 Hadoop, Spark 등의 도구와 프레임워크가 포함됩니다.
데이터 시각화: 데이터 통찰력과 정보를 더 잘 이해하고 전달할 수 있도록 차트, 그래픽 및 시각화에 데이터를 표시하는 방법을 배웁니다.
데이터베이스 관리 및 데이터웨어 하우스: 대규모 데이터 저장 및 관리를 지원하기 위해 데이터베이스, SQL 쿼리, 데이터 모델링 및 데이터웨어 하우스 설계의 기본 원칙을 배웁니다.
자연어 처리 및 텍스트 마이닝: 텍스트 사전 처리, 감정 분석, 텍스트 분류, 정보 추출 등 대규모 텍스트 데이터를 처리하고 분석하는 기술을 배웁니다.
데이터 보안 및 개인 정보 보호: 데이터 암호화, 액세스 제어, 개인 정보 보호 알고리즘 등 대용량 데이터의 보안 및 개인 정보를 보호하는 방법과 기술을 배웁니다.
데이터 과학 실습 및 프로젝트: 실습 프로젝트를 통해 데이터 수집, 데이터 정리, 피쳐 엔지니어링, 모델 구축 및 평가를 포함한 데이터 과학 기술을 실제 문제에 적용하는 방법을 배웁니다.
데이터 윤리 및 법률: 데이터 사용, 데이터 이용 및 개인 정보 보호에 관한 윤리 및 법률 문제를 배우고 관련 법률 및 규정을 이해합니다.
데이터 분석 사례 연구: 실제 빅 데이터 사례를 분석하고, 데이터 분석 기술을 적용하여 실제 문제를 해결하고, 다양한 분야에서 데이터 분석이 어떻게 적용되는지를 학습합니다.
이러한 과정은 일반적으로 데이터 과학, 컴퓨터 과학, 정보 기술, 통계 및 관련 분야의 대학 및 연구 기관에서 개설됩니다. 과정의 내용과 깊이는 학교와 과정에 따라 다를 수 있습니다.