 (교육 목표) Foster industry-adaptive data-scientists with business mind - 비즈니스 마인드를 갖춘 현장 적응형 데이터 과학자 양성
- 데이터 과학자가 갖추어야 할 기본적인 이론을 바탕으로 고도화된 모델 및 알고리즘을 교육함
- 이와 함께 산업 전반의 데이터 비즈니스를 이해하고 다양한 산업의 데이터를 다루어 봄으로써 기술-비즈니스의 연계를 공고히 할 수 있는 교육을 제공함
(연구 목표) Originate interpretable data analytics for optimizing the business value chain - 비즈니스 가치사슬을 최적화하기 위한 해석 가능한 데이터 분석 방법론 연구
- 각 산업 및 비즈니스 가치사슬의 당면 문제를 발굴하고, 문제 해결에 가장 적합하도록 새로운 이론 및 방법론을 제안하거나 개선하는 혁신적 연구를 수행
- 산업별 특성을 반영하여 비즈니스 의사결정을 실질적으로 지원할 수 있는, 투명하고 해석 가능한 접근을 추구
(산학 목표) Underpin sustainable and symbiotic data ecosystem for digital transformation – 디지털 혁신을 위한 지속가능하고 상생가능한 데이터 생태계 구축
- 산업체와의 공동연구 및 공동교육을 통해 학생들에게 다양한 산업의 실제 데이터에 지속적으로 노출되도록 하고, 산학연계 프로젝트 수행, 산업체 인턴십 경험 등 다양한 산업체 경험을 제공함으로써 언제든 산업 현장에 투입될 수 있는 인재를 양성함
- 실용성이 높은 연구를 지향하고, 각 산업에 적합한 기계학습 방법론을 제시하거나 개선함으로써 연구를 위한 연구가 아닌 산업 발전에 기여하는 연구를 수행함
(국제화 목표) Reach the global frontier of data science through a tightly coupled global network – 긴밀한 국제 네트워크를 통해 데이터사이언스 분야의 세계 최전선에 도달
- 국제공동강의, 외국대학 복수학위 등 교육과정의 국제화를 통해 국제화 역량과 감각을 갖춘 인재를 양성함
- 세계 유수 연구팀과의 활발한 국제협력을 통해 데이터사이언스 분야에서 세계 최고 수준의 연구를 수행
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