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공공정책 데이터사이언스

혁신과 포용의 통합적 리더 양성
3I (Innovative, Inclusive and Integrative) leadership

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커리큘럼

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인공지능(AI)과 머신러닝은 이제 단순한 산업 트렌드를 넘어, 공공 거버넌스를 근본적으로 혁신하며 영향력 있는 정책 수립과 공공 서비스 개선의 핵심 동력으로 부상하고 있습니다. 공공정책 및 관리 데이터 과학 석사(MDS) 과정은 이러한 변화를 선도할 전문가를 양성합니다. 여러분은 AI와 머신러닝을 포함한 최첨단 데이터 과학을 깊이 있게 습득하여, 복잡한 데이터를 실행 가능한 정책과 전략적 의사결정으로 전환시키고, 이를 통해 실질적인 사회 변화를 주도하는 역량을 갖추게 될 것입니다.

본 과정은 업무 효율성을 극대화하고 진정한 증거 기반 정책을 수립하고자 하는 공공 부문 전문가, 그리고 공공의 가치 증진에 효과적으로 기여하며 협력하고자 하는 민간 부문 전문가 모두에게 필수적입니다. 빠르게 진화하는 기술 환경에 대한 깊이 있는 통찰력을 바탕으로 효과적인 민관 협력을 촉진하고, 데이터, 정책, 그리고 관리의 핵심적인 교차점에서 의미 있는 변화를 이끌어갈 핵심 리더로 성장할 수 있도록 지원합니다.

전공필수과목은 Programming Fundamentals using Python, R Fundamentals for Public Policy, Statistical Foundations for Data Science, Introduction to Computational Social Science이며, 세부전공은 Data Science for Public Policy and Management(DS) 입니다.

졸업 요건은 3학점의 연구과제 제출을 포함한 총 39학점 이상 이수이며, KDI대학원은 연간 3학기제를 운영하고 있어 전일제 학생은 약 1.5년, 비전일제 학생은 약 2년의 과정을 통해 학위를 취득할 수 있도록 설계되어 있습니다.
각 과정은 NASPAA에서 제시하는 5대 공통 역량을 바탕으로, 과정별 교육목표와 연계된 SLOs를 반영하여 설계, 운영, 평가됩니다. 또한, 재학생·동문·수요기관의 교육 수요 및 교과과정 평가 의견을 수렴하여 수요자 중심의 커리큘럼 체계를 지속적으로 유지하고 있습니다. 아울러 박사과정 진학을 희망하는 학생을 위해 일부 박사과정 수업 수강 기회를 제공하고 있습니다.

Program Specific Concentrations

데이터사이언스 (Data Science for Public Policy and Management)

  • Programming Fundamentals using Python
  • R Fundamentals for Public Policy
  • Statistical Foundations for Data Science
  • Introduction to Computational Social Science
  • Introduction to Network Science
  • Introduction to Artificial Intelligence
  • Network Analysis Seminar
  • Machine Learning for Social Scientists
  • Advanced Machine Learning
  • Text Analysis for Social Scientists
  • AI Ethics
  • Data Visualization and Communication
  • Quantitative Analysis of Science and Innovation
  • Korea’s Microdata Analytics for Public Policy
  • Data Science Research Seminar

Course List & Schedule

Graduation Requirements

Graduation Requirements - 구분, 공공정책 데이터사이언스
구분 공공정책 데이터사이언스
필수이수 12학점(4과목)
  • Programming Fundamentals using Python
  • R Fundamentals for Public Policy
  • Statistical Foundations for Data Science
  • Introduction to Computational Social Science
세부전공1 필수이수: 동일 세부전공에서 최소 9학점(3과목) 수강
  • DS (Data Sceicne for Public Policy and Management)
세부전공2 선택이수: 동일 세부전공에서 최소 9학점(3과목) 수강
  • FM (Finance and Macroeconomic Policy)
  • TI (Trade and industrial Policy)
  • PF (Public Finance and Social Policy)
  • RE (Regional Development and Environment Policy)
  • SD (Sustainable Development)
  • ID (International Development)
  • PA (Public Administration and Leadership)
  • SM (Strategic Management)
  • GP (Global Governance and Political Economy)
  • DS(Data Science for Public Policy and Management)*
    *9 credits (3 courses) including at least one Basic course are required
Research Project 필수이수
  • ARS (3학점) + Thesis (3학점)
  • AARS (3학점) + Capstone (3학점)
  • 1 과목 (3학점) + SRP (3학점)
  • SRP (3학점) + SRP (3학점)
  • (MPP/MDP/MPM GMP only) Advanced ELP (3학점), Academic ELP (1학점), Essay ELP (1학점) 중 택1
Language 필수이수
  • Language in Public Policy and Management (3학점)
  • Korean Language and Culture I (3학점) (주간 국제학생 필수)

※ 총합계 : 최소 39학점 이수

  • 특정 장학 그룹(KOICA, GKS, G20, 수자원공사)은 별도의 졸업 요건을 따름.

Graduation Date

봄

5월 말

여름

8월 말

가을

졸업식 일자 혹은 1월 31

※ (가을학기에 1과목 이상 수강시 1월 31일자 졸업)

Ceremony

Completion Ceremony

  • 대상 : 석사 재학생 중 해당 학기 수강 과목을 포함하여 최소 학점 충족 예정자
  • 일정 : 8월, 12월 (매년 학사일정표 참고)
  • 수료식에서 Coursework 수료증 수여

    * Coursework 수료증과 수료증명서는 별개의 증서로, 수료증명서는 최소 이수 학기 등록을 완료하였으나 졸업을 하지 않은 학생들을 대상으로 발급

  • 학생별 최대 1회 초청

Commencement

  • 대상: 석박사 재학생 및 수료생 중 졸업요건을 충족한 학생
  • 일정: 12월 (매년 학사일정표 참고)
  • 졸업식에서 졸업장이 수여되며, 졸업장은 최대 1회 발급