개강일 지남
[iM뱅크] iM DiGital Banker Academy(데이터분석 전문가 양성과정)
한국표준협회 · 9회차 · 서울 강남구
Python딥러닝데이터분석머신러닝K-디지털
프로그램 요약
iM뱅크 K-디지털트레이닝 9기 교육생 모집(채용연계형)
- 모집마감
- 2026-07-19 기관
- 수업일정
- 2026.08.10 ~ 2027.02.05약 6개월
- 모집정원
- 40명
- 총 시간
- 972시간
- 학습장소
- 서울서울특별시 강남구 테헤란로69길 5 (삼성동)오프라인
- 강의장
- DT센터
- 수강료
- 미공개 상담 시 확인
출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시
어떤 분이 수강하면 좋을지
- ✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
- ✓[학력] 전문대학(2, 3년제) 졸업 혹은 4년제 대학 재학 이상 [전공]
- ✓경제/경영 및 회계 관련 전공
- ✓산업공학 등 관련 전공
- ✓언론학/신문방송학/사회과학 계열 전공
- ✓수학/물리학/통계학 혹은 그에 준하는 자연과학 전공 [선수학습(전공여부)] 학부 1학년 수준의 전공 필수 기초 통계학 과목 [자격사항]
- ✓오프라인 교육 참여 가능한 자
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
고용24 등록 교과목 28개 보기
- 깃허브 및 데이터 관리 이해- 코드 정리 & 포트폴리오 관리를 위해 필수적인 깃허브의 이해 및 데이터 관리 - 깃허브 설치 - 깃허브 관리 방법 및 유지보수 - git 협업 전략
- 데이터 분석을 위한 파이썬 및 통계 응용 코딩▶파이썬 기초 및 이해 - 변수, 함수, 조건문, 반복문, 자료구조 타입, 클래스 상속, 모듈 ▶ 데이터 분석 기초 및 통계 응용 코딩 - 데이터 분석을 위한 통계 기초 이해 - 기초통계량, 그룹 분석, 인과 & 상관관계 분석, 선형회귀 분석 - 통계 응용 코딩 실습
- 금융 데이터 수집 및 시각화 기초▶ 데이터 수집방법(seabron, matplotilb, opencs 등) - 셀레니움, Request, BeautifulSoup 등 크롤링 툴 이해 - 주식 데이터 크롤링 이해와 실습 - 금용 API 이론 및 실습 - 금융데이터를 이용한 통계 분석 및 파이썬 시각화 라이브러리 실습
- 데이터베이스 언어의 이해- MySQL 또는 PostgreSQL 학습 - DDL, DML, DCL, TCL, 집계함수, 조인
- Tableau 기초 및 실습- Tableau 기초 이론 및 실습 - 막대, 라인 파이, 도넛 히스토그램 차트 - 필터를 활용한 데이터 조정 - 공간적 시각화 (지리경계, 위치, 지도)
- DB 기반 Tableau 시각화 실습- Tableau 사용법 및 실습 - SQL 데이터 연동 및 시각화
- 머신러닝, 시계열 모델 이론 및 실습 기초▶ 머신러닝 방법론과 시계열 모델(prophet, ARIMA 등) - 시계열 데이터 전처리 (Reshape, 보간 방법) - 시계열 머신러닝 모델 소개 및 실습 - 시계열 모델의 평가방법 - 데이터 전처리 - 성능 및 예측 시각화
- 머신러닝 고급▶ 머신러닝 및 시계열 모델 등 최신 기술 및 성능 극대화 - 머신러닝 모델의 성능 개선을 위한 다양한 방법론 - 최신 AutoML 및 하이퍼파라미터 튜닝 라이브러리 실습
- 딥러닝 이론 및 실습▶ 딥러닝 방법론과 시퀀스 모델(CNN, RNN, LSTM 등) - 인공신경망의 탄생 및 인공 신경망 - 딥러닝을 위한 데이터 전처리 - 딥러닝 모델 소개 및 실습 - 딥러닝의 분류&회귀 모델 평가방법 - 성능 및 예측 시각화
- 딥러닝 고급▶ 딥러닝 모델 최신 기술 및 성능 극대화 - 성능 개선(어그멘테이션, Transformation, 최신 옵티마이저 등) - 멀티모달 방법의 원리 실습 - 딥러닝 기반 앙상블 기법, 모델 재구조화 - 사후분석 또는 후처리(결과분석방법, XAI 등)
- 추천시스템▶ 추천시스템 이론 및 실습 - (옵션) 추천시스템을 통한 마케팅 전략 사례 - Rule base를 통한 금융 추천 시스템 - DL/ML 분류 모델을 이용한 금융 추천 시스템 및 실습 - DL/ML 군집화를 이용한 금융 상품 추천 이론 및 실습 - (옵션) Graph neural network 기반 금융 상품 추천 이론 및 실습
- 비정형 텍스트 데이터▶ 텍스트 분석 기법 - 금융권에서 텍스트 데이터 활용 사례 - 텍스트 데이터 크롤링 실습 - 텍스트 마이닝 및 토픽모델링, 워드 클라우드 - NLP 모델 (KoNLP, NLTK, Gensim, Transformer, GPT, huggingface)
- 금융데이터 기반 ML & DL 분석 방법 및 실습▶ 대구은행 등 실제 데이터 사용 실습 진행 - 이상탐지 - 수요예측 - 원인분석 - 그룹분석 - 예측 - 군집화
- [컴페티션] 머신러닝 성능 극대화- 강사 지정 데이터로 소규모 대회 진행 (리더보드 기반) - 역할 분담 및 모델 선정 - 성능 향상 방법 강구 - 강사 주도 팀 멘토링 및 부진자 색출 - 컴페티션 주제 발표
- [컴페티션] 딥러닝 성능 극대화- 강사 지정 데이터 소규모 대회 진행 (리더보드 기반) - 역할 분담 및 모델 선정 - 딥러닝 성능 향상 방법 강구 - 강사 주도 마이크로 팀 멘토링 및 부진자 색출 - 컴페티션 주제 발표
- 통계학 기반 금융 데이터 분석 프로젝트- 파이썬 or Tableau를 활용한 소형 데이터 분석 프로젝트 수행 - 박스플롯, 상관분석, 그룹분석 등 통계학적 분석 발표 - 기술통계, 확률통계, 추론통계 등 기본 데이터 분석 이론 학습 - 가설검정 방법론에 의한 프로젝트 진행 - 프로젝트 발표
- 머신러닝 모델 기반 자유 주제 팀 프로젝트- 데이터 자유 선정 - 머신러닝 모델로만 창의적인 주제로 기획 및 협업 프로젝트 진행 - 임무 분담 - 데이터 선정 및 전처리 - 모델 선정 및 결과 분석 - 프로젝트 발표
- 딥러닝 모델 기반 자유 주제 팀 프로젝트- 데이터 자유 선정 - 딥러닝 모델로만 창의적인 주제로 기획 및 협업 프로젝트 - 임무 분담 - 데이터 선정 및 전처리 - 모델 선정 및 결과 분석 - 프로젝트 발표
- 정형 데이터 기반 ML & DL 프로젝트- 자유주제 설정 및 프로젝트 모델링 - 임무 분담 - 데이터 선정 및 전처리 - 모델 선정 및 결과 분석 - 프로젝트 발표
- 금융 데이터 기반 최종 프로젝트▶ 대구은행 평가 참여 - 금융 데이터 기반 자유 주제 프로젝트 - 팀별 금융 마케팅, 기획 주제 제안 - 임무 분담 - 데이터 선정 및 전처리 - 분석 모델 성능 개선 및 사후 분석 - 프로젝트 발표회
- 오리엔테이션- 교육 소개 및 교육장 및 기타 안내 등
- [특강] 데이터 & 금융데이터 이해▶ 대구은행 특강(교육의 필요성, 동기부여, 현업에서 필요한 기술 방향성 설계) 1. 현업 적용 사례 2. 금융(은행) 데이터 분석의 필요성 3. 취업시장 분석 or 금융권 회사가 요구하는 인재
- [특강] 금융 데이터 분석 실제 사례 등▶ 대구은행 특강(실제 금융권 데이터 분석 사례 공유, 프로젝트 전 길라잡이 특강) 1. 현업 적용 사례 2. 금융(은행) 데이터 분석의 필요성 3. 취업시장 분석 or 금융권 회사가 요구하는 인재
- [특강] 대구은행 취업&일반 취업 특강-1- 자소서의 사례 및 작성법들을 교육 - 학습자의 교육 방향 목표 수립 및 동기 부여
- [특강] 대구은행 취업&일반 취업 특강-2- 모의면접 - 포트폴리오 준비
- [특강] 대구은행 취업&일반 취업 특강-3- 지원전략 - 개별 피드백 & 컨설팅
- 수료식- 시상 및 수료식
- 총 훈련시간972 시간
출처 · 고용24
지원 혜택
기관이 공개한 혜택 정보가 없습니다. 상담에서 확인하세요.
출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도
지원 절차
기관이 공개한 절차 정보가 없습니다. 지원하면 상담에서 안내받습니다.
출처 · 기관 랜딩페이지 · 기관마다 다릅니다
자주 묻는 질문
비전공자도 지원할 수 있나요?
K-디지털 트레이닝은 제도상 전공·학력을 보지 않습니다. 다만 기관이 밝힌 훈련 대상이 있어 위 「어떤 분이 수강하면 좋을지」를 함께 확인하세요.
내일배움카드가 꼭 있어야 하나요?
지원 시점에 없어도 됩니다. 상담 단계에서 발급을 진행합니다. 다만 수강신청은 카드가 있어야 마칠 수 있습니다.
선발 절차가 있나요?
기관이 공개한 절차에서 별도 시험·전형은 확인되지 않았습니다. 상담 후 수강신청으로 이어집니다.
예전에 국비 교육을 들었는데 또 되나요?
중복수강 제한이 있을 수 있습니다. 최근 수료 이력이 있으면 상담 단계에서 먼저 확인해야 합니다.
출처 · 제도 요건 · 과정 데이터로 답이 채워지는 질문만
기관 랜딩페이지 https://im.recruiter.co.kr/career/jobs/114342
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
