데이터가 넘쳐나는 건설 부분에서 데이터 기반으로 여러 현안을 해결하려 합니다.
AI 빅데이터 MBA를 졸업하고 지금은 박사과정에서 내공을 키우고 있습니다.
DBA(AI·Big Data)
왜 “DBA in AI 빅데이터”에 도전해야 하는가?
4차 산업혁명이 사회 경제 전반에 확산되고 대부분의 기업들이 디지털 전환으로 빠르게 대응하면서 AI·빅데이터 분야에 박사학위를 가진 전문가들에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 하지만 이런 전문 인력에 대한 공급은 턱없이 모자라 기업들은 아우성을 지르고 있습니다.
그래서 지금 기업에서는 그야말로 AI 전문가를 확보하려는 전쟁을 벌이고 있다. 그래서 백지수표로 모셔간다는 얘기도 나옵니다.
백지수표로 모셔간다... AI 전문가 스카우트 경쟁
심지어는 AI 대학원을 만들었는데 신규 채용을 할 교수도 없어 낭패입니다. AI박사는 미국에서도 최고 대우를 받기에 국내 대학의 예산으로는 감당이 되지 않는 것이죠.
[단독] AI대학원 만들었는데... 교수가 없다
"구글 인턴이 연봉 2억인데... 1억 받고 한국교수 오겠나"
이런 이유 때문에 이강렬 박사(미래교육연구소장)는 어서 빨리 AI 전공에 도전해서 연봉 10억원을 받으라고 재촉합니다.
하지만 이박사는 “국내대학에 진학해서는 제대로 AI 전공을 할 수 없다. 해답은 해외 대학에 있다”라고 주장합니다. 하지만 AI 전공으로 해외대학 박사과정에 진학하려면 다니던 직장도 포기해야 되고 학업에 드는 비용과 생활비도 만만치 않습니다.
이제 국내에서 해외대학의 AI·빅데이터 박사(DBA)를 2년 만에 취득할 수 있는 기회가 왔습니다. 스위스 경영대학(Swiss School of Management, SSM)의 AI·빅데이터 박사과정(DBA in AI·Big Data)은 AI·빅데이터에 전문화된 최적의 커리큘럼으로 이 시대가 요구하는 최고의 AI·빅데이터 박사를 양성하는 프로그램입니다. 경력단절 없이 상대적으로 적은 비용으로 2년 만에 AI·빅데이터 박사를 취득할 수 있습니다.
김현숙 (삼성물산(건설부분) 경영시스템팀)
고우주 (데이터쿱와 대표)
알토 MBA를 마치고 다시 AI 빅데이터 석사과정에 도전했습니다.
이제는 박사과정 중이면서도 AI 기반의 벤처기업을 창립하여 도약을 준비하고 있습니다.
이제는 박사과정 중이면서도 AI 기반의 벤처기업을 창립하여 도약을 준비하고 있습니다.
강윤정 (11번가 Corp Center)
홈플러스에서 오프라인 상품팀장을, 11번가에서 온라인 상품팀장을 했습니다.
이제는 e-commerce와 text mining에 특화한 최고의 전문가를 꿈꾸고 있습니다.
이제는 e-commerce와 text mining에 특화한 최고의 전문가를 꿈꾸고 있습니다.
최종수 (삼성전자 시스템 LSI 마케팅팀장, 전기컴퓨터공학 박사)
14년 전에 전기컴퓨터공학과에서 인공신경망으로 박사논문을 썼습니다.
지금은 다시 AI 빅데이터 박사과정에서 AI 비즈니스 모델에 천착하고 있습니다.
지금은 다시 AI 빅데이터 박사과정에서 AI 비즈니스 모델에 천착하고 있습니다.
이주석 (인텔코리아 전무)
세계 10위 안에 드는 외국계 회사를 7번이나 옮겨 다니면서
미래를 바라보는 시각이 중요하다는 것을 알았습니다.
AI 빅데이터 석사를 마치고 지금은 박사과정에서 땀을 흘리고 있습니다.
“잘 나가는 외국계 회사 임원이 굳이 왜?”라는 질문을 받지만
데이터 과학자로서의 삶은 무엇보다도 그 가능성이 무한해 보이고
오랜 경험이 핵심적인 요소로서 작용할 것으로 확신합니다.
미래를 바라보는 시각이 중요하다는 것을 알았습니다.
AI 빅데이터 석사를 마치고 지금은 박사과정에서 땀을 흘리고 있습니다.
“잘 나가는 외국계 회사 임원이 굳이 왜?”라는 질문을 받지만
데이터 과학자로서의 삶은 무엇보다도 그 가능성이 무한해 보이고
오랜 경험이 핵심적인 요소로서 작용할 것으로 확신합니다.
과정 소개
SSM의 온라인 AI•빅데이터 박사과정(DBA)은 SSM의 지난 41년간의 DBA 교육과 SSM Seoul의 대표인 김진호 교수의 개인적 경험(지난 7년의 AI•빅데이터 MBA 과정 설립과 운영, 그리고 수백 명의 ‘실전형 데이터 사이언티스트’를 양성)을 바탕으로 SSM이 자신 있게 만든 온라인 학위 프로그램입니다. 20과목 + 박사학위 논문으로 촘촘하게 구성된 커리큘럼을 2년(4학기) 만에 마치고 스위스 경영대학의 “DBA in AI•빅데이터” 학위를 취득합니다(PhD in AI•빅데이터 학위는 3년). SSM의 AI•빅데이터 DBA 프로그램의 모든 강의는 실시간 온라인으로 진행됩니다. (Pre-recorded video 강의 없음)
온라인으로만 진행되는 박사학위 과정에는 여러 단점이 있습니다. 무엇보다도 가장 큰 문제점은 학생간의 네트워킹이 불가능하고, 해당 과목을 가르치는 교수님과의 오프라인 Q&A 시간이 없으며, 특정 주제에 대한 독서 토론이나 세미나도 어렵고, 지도교수의 개인별 박사 논문 밀착 지도가 매우 미흡하다는 것입니다.
이런 단점을 보완하기 위해서 스위스 경영대학의 온라인 DBA in AI Big Data 과정은 학생들에게 과정별로 주중의 정해진 요일 저녁에 만남의 공간을 제공합니다. 매주 정기적인 오프라인 미팅에서 학생들은 서로 네트워킹의 시간을 갖고, 해당 과목을 가르치는 교수님들도 이 시간에 참여하여 네트워킹과 Q&A를 갖고(오프라인 강의는 없음), AI와 빅데이터의 특정 주제에 대한 세미나와 독서토론도 정기적으로 개최하고, 지도교수가 논문 주제 선정에서부터 완성까지 개인별로 밀착 지도합니다. SSM은 이런 내용의 오프라인 미팅을 Supplementary Study Sessions(SSS)라고 부릅니다. 특히 SSS에서는 개인별 논문 주제 선정에서 연구 수행, 논문 작성, 그리고 국내외 학술지 게재에 이르기까지 지도교수가 매주 밀착 지도하여 2년 내 DBA를 취득할 수 있도록 지도합니다. DBA학위는 학술 논문을 저술함에 있어서는 PhD 학위와 동일하나, 연구 주제를 보다 현업 이슈에 중점을 두고 있어, 비즈니스와 관련된 능력 개발과 연구에 보다 적합한 박사학위입니다.
탄탄한 커리큘럼, 밀착논문지도, 그리고 이미 현업과 강의실에서 이미 뛰어난 내공을 입증한 SSM 교수진들이 여러분들의 헌신과 땀을 요구할 것입니다.
| # | PhD | DBA |
|---|---|---|
| Target group |
PhD
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DBA
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| Study mode |
PhD
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DBA
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| Motivation |
PhD
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DBA
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| Access to data |
PhD
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DBA
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| Knowledge creation |
PhD
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DBA
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| Career goal |
PhD
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DBA
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- * 출처: https://www.dba-compass.com/knowledge/differences-1-phd-in-management-dba-doctor-of-business-administration/
커리큘럼(20과목 140 ECTS)
SSM의 AI•빅데이터 DBA in AI Big Data 프로그램은 지난 2년 간의 AI•빅데이터 DBA 과정 설립과 운영, 그리고 수십 명의 박사를 양성한 경험을 바탕으로 만들어졌습니다. 20과목(140 ECTS으로 촘촘하게 구성된 커리큘럼을 2년(4학기) 만에 마치고 스위스 경영대학의 “DBA in AI•빅데이터” 학위를 취득합니다(PhD in AI•빅데이터 학위는 3년).
| # | Subjects | 비고 |
|---|---|---|
| 1 st Semester |
|
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| 2 nd Semester |
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| 3 rd Semester |
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| 4 th Semester |
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-
* 각 과목은 4.5 ECTS(SSS 시간 포함), Dissertation은 50 ECTS (총 140 ECTS)
- 수업은 매주 토요일 혹은 일요일 8시간(온라인)
- 오프라인 SSS는 주중 정해진 요일(18:30~22:20) - * SCOPUS 이상의 학술지에 논문 게재(제1저자)
과정 특징
SSM의 온라인 AI・빅데이터 박사과정(DBA)에서는 경력단절 없이 직장과 학업을 병행할 수 있으며, 등록금이 상대적으로 매우 낮고, SSM의 이미 검증된 커리큘럼과 교수진으로부터 AI・빅데이터에 특화된 최적의 교육과 논문지도를 받아서 2년 만에 박사학위(DBA in AI·Big Data)를 취득할 수 있습니다(PhD in AI•빅데이터 학위는 3년).
2년 과정의 탄탄한 커리큘럼: 20 과목 + 박사학위 논문
- - AI・빅데이터에 전문화한 커리큘럼
- - ML, DL, Text Mining 등의 최신 이론과 Advanced Topics에 초점
- - 각 과목의 내용은 현장 중심(현업의 문제해결 위주)으로 구성
- - 2년 내 논문작성/학위취득을 위한 최적의 학사 스케줄
2년 만에 박사학위 취득을 위한 SSM 지도교수들의 개인별 밀착 논문지도
- - 첫 번째 학기 초에 SSM 교수진 중에서 지도교수 선정
- - 매주 평일 정해진 요일의 저녁에 오프라인 SSS 모임
- - 논문 완성까지 개인별 일대일 맞춤식 논문지도
- - 1학기에 개인별 밀착 상담/토론으로 개인별 관심분야를 축소한 후 해당 분야의 기존 연구를 집중적으로 분석하는 literature review를 함께 진행
- - 이런 과정을 통하여 SSCI급 저널에 개재가능성이 높은 차별적인 논문 주제를 조기에 선정
- - 매주 논문 진행 상황 체크 및 다음 주 진행과제 부여/논문 작성
- - 체계적인 논문지도 과목 구성
- 1학기: Developing a Dissertation Topic
- 2학기: Individual Research Project
- 3학기: Individual Research Seminar I
- 4학기: Individual Research Seminar II
- 따라서 커리큘럼을 이수하면서 논문 주제 선정, 진행, 해외 학술지 제출 및 게재에 이르는 단계적인 과정을 체계적으로 수행할 수 있습니다.
직장인에게 최적화된 과정 설계
- - 직장병행이 가능한 교육 일정(주말 온라인 수업 수강, 평일 오프라인 SSS)
- - 효율적인 커리큘럼 운영으로 이수학점의 조기 취득이 용이
해외 현지 유학보다 월등히 저렴한 비용으로 해외학위 취득 가능
석사학위 미소지자는 석・박사 통합과정(3년)으로 입학 가능
SSM의 막강한 AI·빅데이터 전문가 및 동문의 네트워크 형성
졸업 요건
논문 제출 자격요건
- - 논문제출자격시험(3학기) 통과
- - 최소 45 ECTS 이수(4학기)
- - SSCI, SCIE, A&HCI, SCOPUS 학술지에 논문 게재(제1저자) 또는 KCI(Korea Citation IndexI)에 제1 저자로 논문을 게재하고 박사논문심사위원회가 이론적/실증적 공헌이 높은 논문으로 인정
위의 요건을 갖추고 1~3차의 논문심사(Viva voce) 과정을 통과하면 SSM의 DBA in AI Big Data 학위를 수여함(2년) PhD in AI•빅데이터 학위는 3년
졸업 학기에 SSM 본교를 방문하여 졸업식 및 총장 특강(optional)
Tuition
학기당 700만원 (4학기 총 2,800만원), 입학금 70만원 별도
PhD 과정의 5, 6 학기는 각각 600만원
지원 자격
국내외 정규 석사학위 취득자 또는 입학학기 석사학위 취득예정자 및 법령에 의하여 이와 동등 이상의 학력이 있다고 인정된 자
- - 통계학, 수학, 컴퓨터공학, 산업공학, 데이터 사이언스, AI・빅데이터 MBA 등의 석사학위 소지자 우대
- - IT분야 및 데이터 분석 분야 경력자 우대
- - AI・빅데이터 관련 기업의 CEO/임원 우대
- - AI・빅데이터 부문 강사 경력자 우대
석사학위 미소지자는 석・박사 통합과정(3년)으로 입학 가능
타 대학 박사과정에서 전과 혹은 편입 가능: 이미 PhD(전공 무관) 취득자 혹은 박사과정(전공 무관)을 1년 이상 이수한 사람은 성적증명서 혹은 논문으로 심사하여 최대 1년(2학기)까지의 학점을 인정받을 수 있음(1년을 인정받는 경우 나머지 1년 동안 SSM 과목을 수강하면서 박사논문 작성하면 박사학위(DBA) 취득)