1학년: Social Science & AI 기초 역량 강화 교육

공학 기초 교과목: 기초프로그래밍, 기초통계, 기초수학 등
기초 개론 교과목: 빅데이터와 데이터 사이언스 개론, 데이터 사이언스를 위한 사회과학이론

2학년: Social Science & AI 기본 역량 강화 교육

빅데이터 시각화, 데이터 프로그래밍 기초, 확률 및 통계, 선형대수학, 자료구조와 알고리즘, 파이썬을 이용한 데이터 사이언스, R을 이용한 데이터 사이언스

3, 4학년: Social Science & AI 고급 역량 강화 교육 및 Micro-degree를 위한 데이터사이언스와 연계전공에 대한 교육

관계형 데이터 분석, 비정형 데이터 분석, 공간형 데이터 분석, 텍스트 기반 데이터 분석, 빅데이터 분석 응용, 데이터보안, 데이터마이닝, 기계학습 (Machine learning), 딥러닝 및 응용, 딥러닝 기반 자연어 처리, 인공지능 기반 메타버스 콘텐츠 제작, 데이터사이언스 캡스톤 디자인 1, 데이터사이언스 캡스톤 디자인 2, 비즈니스 데이터 분석 실습, 미디어 데이터 분석 실습, 빅데이터와 정치, 헬스 애널리틱스 실습, 지역학 데이터 연계 실습