Healthcare Data Analytics Microdegree
개요

이런분들에게 추천합니다.
- 헬스케어 데이터 분석가를 목표로 하는 학생
- 의료 데이터 사이언티스트로 성장하고 싶은 학생
- 통계 및 데이터 분석 기술을 의료 분야에 적용하고 싶은 학생
- 병원 경영 분석 및 의료 정책 분야로 진출하고 싶은 학생
주요학습영역
- 헬스케어 통계 분석
- 의료 데이터 마이닝
- 의료정보학
- 비정형 의료 데이터 처리
특징
- 연계 대학 : 홍익대학교
- 실무 중심 : 실제 의료 데이터 분석 프로젝트
- 이수 학점 : 14학점
이수기준
| 구분 | 내용 | 학점 |
|---|---|---|
| 디노베이션 | 바이오헬스의료정보학 | 2학점 |
| 전공 | 바이오헬스데이터마이닝 | 3학점 |
| 전공 | 데이터전처리 | 3학점 |
| 전공 | 비정형데이터분석 | 3학점 |
| 전공 | 바이오헬스통계적데이터분석 | 3학점 |
| 총 이수 학점 | 14학점 |
이수구성
- 본교 교과목 (8학점)
- 헬스케어 데이터 분석 기초 및 의료정보 이해
- 연계 교과목 (6학점)
- 홍익대 데이터 처리 및 분석 심화
교과목 구성
기대효과
- 의료 통계 전문성
- 의료 데이터의 특성을 이해하고 적절한 통계 기법을 선택하여 분석하는 역량을 습득합니다.
- 데이터 마이닝 역량
- 대규모 의료 데이터에서 의미 있는 패턴을 발견하고 예측 모델을 구축하는 능력을 개발합니다.
- 의료정보 이해
- 의료 데이터의 구조, 표준, 특성을 이해하고 실무에 적용할 수 있습니다.
- 데이터 처리 실무
- 데이터 수집부터 전처리, 분석, 시각화까지 전 과정을 수행하는 실무 역량을 함양합니다.
- 비정형 데이터 분석
- 의무기록, 의료영상 등 비정형 의료 데이터를 처리하고 분석하는 기술을 습득합니다.
이수 후 진로
- 주요 진출 분야
-
- 1. 의료 데이터 분석가
- 병원 의료정보팀, 건강보험공단, 보험회사, 제약회사, 공공보건 기관, 헬스케어 컨설팅, 의료 AI 스타트업
- 2. 의료 AI 개발자
- 의료 AI 스타트업, 대기업 AI 연구소(삼성, 네이버), 병원 AI 센터, 제약회사, 의료기기 회사, 대학 연구실
이수자 후기

헬스케어데이터분석 과정을 통해 단순히 데이터 분석 기법을 배우는 것을 넘어, 의료 현장의 실제 문제를 데이터로 해결하는 방법을 익혔습니다. 바이오헬스통계적데이터분석에서 생존분석과 임상시험 통계를 배운 것이 특히 유익했고, 홍익대 비정형데이터분석 수업에서는 의무기록 텍스트를 분석하여 질병 패턴을 발견하는 프로젝트를 수행했습니다. 의료정보학 수업에서 배운 HL7, FHIR 같은 표준은 실무에서 정말 중요했습니다. 현재 종합병원 의료정보팀에서 데이터 분석가로 근무하며, EMR 데이터를 분석하여 병원 경영 개선을 지원하고 있습니다.
최○○ | 통계학과 | 헬스케어데이터분석 마이크로디그리 이수



