Ludwig-Maximilians University Munich – MSc in Data Science
안녕하세요. 반달곰 원장입니다.
Ludwig Maximilians University Munich (LMU)는 LMU 혹은 University of Munich라고 불리는 대학으로 독일 뮌헨에 위치한 공립의 연구대학입니다. 뮌헨대학교는 독일에서 여섯 번째로 오래된 대학교로, 1472년 바이에른란트슈트의 루트비히 9세 공작에 의해 잉골슈타트에서 설립되었습니다. 하지만, 1800년 프랑스의 위협을 받아 바이에른의 막시밀리안 1세 국왕에 의해 란트슈트로 이전되었고, 이후 1826년 바이에른의 루드비히 1세에 의해 현재의 뮌헨 지역으로 옮겨졌습니다.
1802년 대학의 원래 설립의 명예를 위해 바이에른의 국왕 막시밀리안 1세에 의해 대학의 현재 공식적인 명칭인 Ludwig-Maximilians University가 되었습니다. 유럽의 중세와 근세시대의 역사는 아주 복잡하고, 왕정과 귀족의 정치 및 사회가 복잡하게 얽혀 있어서 유럽의 오래된 대학일수록 그 흔적이 대학의 역사에 그대로 남아 있는 것 같습니다. 뮌헨대학교에 루드비히와 막시밀리언이라는 이름이 들어간 이유를 겉햝기식으로라도 아는 게 좋을 것 같아 위키피디아를 참고했습니다.
LUM는 유럽에서 가장 우수한 학문 및 연구 기관 중의 하나로 인정을 받고 있으며, 1472년 설립 이후 전세계의 학자와 유능한 학생들을 유치하고 있습니다. 2020/2021학년도의 겨울 학기에 등록된 학생수는 52,451명으로 다음의 전공 분야에서 학사, 석사 및 교원 프로그램과 기타 과정을 제공하고 있습니다.
| Subject group | Bachelor | Master | Teacher education degree | Other |
| Arts and humanities | 50 | 55 | 39 | 8 |
| Law, economics and social sciences | 18 | 24 | 20 | 5 |
| Mathematics, life and natural sciences | 28 | 33 | 22 | 3 |
| Human and veterinary medicine | -- | 3 | -- | 4 |
| Total | 96 | 115 | 81 | 20 |
Other에는 법학, 의학 및 약학 국가시험, 신학 학위, 법학석사(디플롬), 문학박사, 대학원 학위 과정이 포함되어 있습니다.
LMU는 외국 학생을 위한 다양한 석사 프로그램이 제공되고 있으며, 영어 석사 프로그램은 전문 자격에 도전적인 연구가 결합되어 있어서 다양한 국제적인 취업 전선에서 진로를 찾는 학생들에게 이상적인 과정입니다.
오늘날 비즈니스에서 성공하려면, 고객의 니즈를 정확히 파악하고 그들의 정보와 데이터를 잘 관리하고 활용하는데 중점을 둬야 합니다. 그러다 보니 데이터로부터 지식과 정보를 추출하고 통계와 컴퓨터 기반의 데이터 분석에 역량을 갖춘 인재에 대한 수요가 날로 증가하고 있습니다. LMU Munich의 데이터 과학은 이런 엘리트들을 양성하는 다학제간 과정으로 통계학과와 정보학 연구소에서 공동으로 추진하는 프로그램입니다. 또한 이 과정은 Elite Network of Bavaria (바이에른 엘리트 네트워크)의 일부이며 이곳의 지원을 받고 있습니다.
데이터 과학은 모듈 학습 과정으로 학생들은 대용량의 복잡한 데이터를 수집하고, 관리하고 분석하는 통계적, 계산적인 방법을 배우고, 이런 데이터에서 지식과 정보를 추출하는 법을 배웁니다. 이 과정은 또한, 데이터 보안, 데이터 기밀성 및 데이터 윤리에 대한 과정으로 구성되어 있습니다. 실습 모듈에서 학생들은 산업 파트너와의 협력으로 실제 문제를 다룹니다. 이 프로그램의 특징은 썸머스쿨과 집중 개인교습입니다.
졸업 후 학생들은 응용 경제, 정치과학, 사회학, 교육, 의료, 공공정책, 미디어 연구 등의 분야의 사기업과 공립 기업에서 데이터 과학자로서 경력을 시작하게 됩니다.
데이터 과학 석사 과정에 지원하기 위한 기본 입학조건은 통계나 정보학 관련 학사 학위 소지자로 영어실력을 갖춰야 합니다.
- Bachelor of Science (or equivalent) in Statistics or Informatics or related disciplines (at least 180 ECTS or equivalent).
- Excellent knowledge in Informatics and Statistics. Applicants need to provide evidence of knowledge in the following fields:
§ Statistical Science and Data-Based Modelling: This includes, in particular, statistics and topics such as data mining, probability theory, and machine learning (at least 30 ECTS or equivalent). (Average Grade 2)
§ Computer Science and Computational Methods: This includes, in particular, data structures and algorithms, database systems, programming principles and practice, software engineering (at least 30 ECTS or equivalent). (Average Grade 3)
- Overall Average Grade must be better than 1.5. The overall average grade is composed of (1) Average Grade 1: the average grade from the best performance (equivalent to 150 ECTS), (2) Average Grade 2, and (3) Average Grade 3.
- Proficiency in English: at least B2 CEFR (or equivalent); or English university entrance qualification; or first degree in English.
2022/2023학년도 겨울학기 입학 신청은 2022년 4월 20일에 시작합니다. 1단계는 온라인 지원으로 마감일 전에 온라인으로 신청서 및 관련 서류를 모두 제출하고, 에세이가 승인되면, 2단계인 인터뷰로 초청을 받습니다. 입학 신청 마감일은 2021년 6월 1일까지이고, 인터뷰는 6월말에 예정되어 있습니다. 입학 신청 시 준비해야 하는 서류는 아래와 같습니다.
- Transcript of records
- Bachelor certificate (if not yet available, it needs to be provided no later than 30 September 2021)
- Essay "Data Science" (in which you look at the developments and perspectives of Data Science as well as your planned area of specialisation, and your previous experience; max. 1,000 words)
- Proof of proficiency in English (see requirements)
인터뷰는 영어로 진행되며, 30분 정도 소요됩니다. 대면 혹은 비디오 인터뷰로 진행되며, 두 명의 교수님이 참여를 하고, 토론 주제는 웹사이트에 공개되어 있습니다. 인터뷰 합격 후 입학 레터는 이메일로 7월 중순까지는 받게 됩니다.
학생들이 질 받게 되는 전공에 대한 지식 관련은 아래의 내용을 참고하시기 바랍니다.
| Statistics | 1. Explain quantities like expectation, median, variance, quantile, etc. for a random variable X. 2. For a continuous random variable X explain how the density is related to the distribution function. 3. Assume that X is normally distributed with mean m and variance s2. Explain what this means, and state some properties of the normal distribution. How can we calculate P(X < x)? 4. Explain the principle ideas of Maximum Likelihood. Use Maximum Likelihood to estimate the parameter of a Bernoulli (p) distribution when given n independent 0/1 i.i.d. observations. 5. Explain the meaning of a confidence interval. 6. What is the meaning of covariance and correlation? Give a mathematical definition. What is the difference between the theoretical and the empirical covariance? 7. What is the purpose of a regression model. Give an example. 8. Explain how a regression model is used for forecasting. 9. Give an example for a 2x2 table. How is the odds ratio defined? 10. What is the aim of a cluster analysis? |
| Informatics | 1. Name elementary data types and how they are represented within computer memory. 2. What is an algorithm and which types of control structures are generally used to implement algorithms? 3. What is a function and how can it be used for implementing recursion? 4. What are arrays, compound data types (aka records) and references (aka pointers)? 5. What is the difference between compiled and interpreted programming languages? 6. What are the time complexity and the memory complexity of an algorithm? 7. Name at least two commonly used sorting algorithms and explain their computational complexity. 8. Name two approaches to represent a graph in a data structure? Name a method to find out whether a graph is connected based on one of these structures? 9. Name the advantages of a database system compared to storing data in plain text files? 10. What are a relation, a tuple and a primary key in the relational data model? |
독일 국적을 보유하지 않고, 독일 이외의 기관에서 학위를 취득한 지원자는 LMU의 국제사무소에 동시에 신청해야 합니다.
학비는 무료로 소정의 학생회비는 학기별로 납부해야 하지만 많지 않은 금액입니다. 그리고, 우수한 학생에게는 다양한 장학 프로그램으로 독일에 체류하면서 드는 생활비를 충당할 수 있도록 장려하고 있습니다.
독일의 LMU Munich 대학의 영어로 진행되는 국제프로그램에 관심이 있다면, 언제든 반달곰 원장에게 문의하시기 바랍니다. 자세한 상담은 소정의 상담료가 있으니 이점 미리 양해 부탁드립니다.
