산업·데이터공학은 기존의 산업공학의 학문에 데이터사이언스, 머신러닝, 인공지능 등의 학문 교육을 강화한 전공이라고 할 수 있습니다.

산업·데이터공학의 뿌리라고 할 수 있는 산업공학은 그 본질적인 특성상 타 학문과의 결합에 매우 자유로운 성향을 가지고 있습니다. 실제로 대부분의 연구 또는 기술이 타 분야와 공유하고 있으며, 이는 산업공학의 강점이라고 볼 수 있습니다. 산업공학에서 연구되는 것들은 시스템 자체를 구성하는 기술이라기보다는 프로세스와 이를 설계, 모델링, 분석, 평가, 최적화하는 방법론입니다. 시스템 전체를 디자인하고 정성적/정량적으로 분석하여 최적화하는 기법/도구 등을 배우는 전공입니다.

최근 4차 산업혁명의 주요 내용은 첨단정보통신기술(ICT)에 의해 생성이 가속화되고 있는 수많은 데이터를 분석, 가공하여 경제 및 산업 등 모든 분야에 적용, 활용하는 패러다임의 전환으로 설명될 수 있고 이러한 시대 변화는 사회, 경제, 산업의 모든 분야에서 나타나고 있습니다. 이에 대한 효과적인 대응을 위해 각 산업 분야 또는 어플리케이션에서 생성되는 데이터를 수집, 저장, 분석하여 이 결과를 의사결정에 반영할 수 있는 데이터사이언스 인재에 대한 수요 또한 커지고 있는 상황입니다.

이러한 시대배경 및 기술환경 변화에 발 맞추어 기존의 산업공학 전공에서 다루었던 통계, 데이터마이닝, 경영과학, 의사결정 최적화 등 데이터 분석 관련 교과목을 기반으로 데이터 사이언스, 빅데이터 분석, 머신러닝/인공지능 응용, 산업데이터 분석 응용 등의 주요 키워드를 반영한 교육과정을 강화하여 미래산업에 기여하는 인재를 길러내는 것이 중요하다 할 수 있습니다.

홍익대학교 산업·데이터공학과는 빅데이터, 데이터사이언스 등 4차 산업 혁명 시대의 핵심 교육 수요에 부합하는 데이터사이언스 관련 실무능력 배양 교육을 교과과정의 최우선 목표로 두고 기존의 교과과정을 2022년부터 첨단 데이터사이언스 교과과정 중심으로 대폭 개편하여 21세기 새로운 인재상에 부합하는 교육을 펼쳐나갈 것입니다.