개강 D-31
빅데이터 기반 품질 관리(QA, QC) 양성과정
팀스파르타주식회사 · 7회차 · 서울 강남구
PythonSQL빅데이터데이터분석머신러닝K-디지털
프로그램 요약
데이터/AI 역량을 배우는 제조 품질 AX 전문가 부트캠프 (2026년형 품질 엔지니어 인재 양성)
- 모집마감
- 개강 전까지
- 수업일정
- 2026.09.14 ~ 2027.03.02약 6개월
- 모집정원
- 100명
- 총 시간
- 1,080시간
- 학습장소
- 서울서울특별시 강남구 테헤란로 311(역삼동, 아남타워빌딩)온라인
- 강의장
- 3~4층
- 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
- ✓고등학교 졸업 이상 및 그에 상응하는 학력 이공 계열 우대 SQL, Python 학습 우대 데이터 관련 자격증 우대 제조, 생산, 빅데이터 관련 분야 유경험자 우대 유관 공모전 수상 경험 우대
출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건
커리큘럼
고용24 등록 교과목 15개 보기
- 데이터분석 입문"- 품질 데이터 수집, 크롤링 (센서, 로그, 생산, 검사 데이터), 라이브러리(Selenium, bs4) - 데이터 전처리 및 정제, 데이터 탐색, 결측치 처리, 이상치 처리, 데이터 변환, 피처 엔지니어링, 데이터 샘플링, Matplotlib, Seaborn, Plotly등을 이용한 데이터 시각화"
- 대시보드 활용 품질관리"- 품질 데이터 시각화를 통한 대시보드 구축(Tableau) - 품질 데이터 대시보드 활용 실시간 모니터링 및 알림 기능 - 대시보드 통한 통계 리포트 작성"
- 머신러닝 활용 품질관리"- 회귀분석(선형회귀), 클러스트링, 시계열 데이터 예측 - 검사 결과 데이터 분석을 통한 품질 상태, 불량률 파악, 예측 - 검사 결과 데이터 분석을 바탕으로 생성형 AI를 활용한 보고서 작성"
- 데이터 품질관리 프로젝트"ㅇ 팀주제1 - 결측치, 이상치 탐색 : 스마트팩토리 생산 프로세스 개선 - 품질 데이터 수집 (센서, 검사 데이터) - 데이터 전처리 및 정제 (결측치 처리, 이상치 처리) - 불량률 감소를 위한 프로세스 개선 방안 제안 - 시각화 도구를 이용한 분석 결과 시각화 ㅇ 팀주제2 - 결측치, 이상치 탐색 : 생산 일정 최적화를 통한 병목 개선 - 생산 라인 데이터 수집 (로그 데이터) - 데이터 탐색 및 전처리 - 병목 현상(결측치, 이상치) 분석 및 예측 - 최적 생산 일정 수립 - 시각화 도구를 이용한 생산 일정 시각화"
- 품질관리 대시보드 프로젝트"ㅇ 팀주제1 - monitoring dashboard : 실시간 공정 및 불량률 파악, 예측 - 실시간 센서 데이터 모니터링 - 이상치 탐지 알고리즘 적용 (예: Z-score, IQR, 머신러닝 기반 탐지) - 이상치 발생 시 알림 시스템 구축 - 시각화 도구를 통해 실시간 이상치 위치 및 원인 분석 ㅇ 팀주제2 - monitoring dashboard : 공정별 성능 분석 및 품질 트렌드 분석 - 실시간 공정 데이터 수집 (생산 속도, 사이클 타임, 작업 효율 등) - 공정별 성능 지표 계산 (예: OEE, 생산성, 효율성 등) - 시간에 따른 품질 트렌드 분석 (단기 및 장기 트렌드) - 주요 변동 요인 파악 (원자재 변화, 기계 설정 변경 등) - 공정 간 비교 분석 - 시각화 도구를 통해 공정 성능의 추이 및 개선 포인트 제시"
- 실전 자동화 프로젝트"ㅇ 팀주제 - AI 자동화 리포팅 : 품질관리 자동화 - 프로젝트 계획 및 목표 설정 - 데이터 수집, 전처리, 정제 (결측치 처리, 이상치 탐지) - 데이터 분석 - 데이터 시각화 (결과물 시각화, 대시보드 구축) - 리포트 AI 자동화 및 문서화"
- 입학식- 캠프 소개, 운영 방식, 훈련 유의 사항, 출결 시스템 안내, 그라운드룰 안내
- 커리어데이- 취업 지원 안내, 직무 및 참여기업 소개, 진로 상담
- 수료식- 캠프 회고, 수료증 및 상장 수여, 수료 후 취업지원 안내
- 데이터 분석 종합반"- 데이터셋을 활용한 실습기반 데이터 처리, 시각화 - 강의 내 실습 : 온라인 쇼핑몰 고객 구매 데이터 기반 고객 세그먼트 분석, 구매패턴 분석, 제품별 메출 분석 / IMDb 영화 평점 데이터 기반 평점 분포 분석, 장르별 평균 평점 계산, 영화 평점 시각화 "
- 이력서세션[이력서 완성] - JD분석 기반 직무 해석 - 나의 강점 및 약점 구조화 - AI를 활용한 이력서 작성 전략 [포트폴리오 완성] - 개인과제 및 프로젝트 재정비(논리력 점검, 역할 및 기여도 등) - 포트폴리오 제작 [실전! 취업 지원] - 지원 전략 수립 - 포트폴리오, 이력서 제출
- 데이터분석 숙련"- 품질 데이터 기초통계학(확률 변수, 확률 분포, 데이터마이닝, 정규분포, 이항분포) - 데이터 리터러시 - EDA(Exploratory Data Analysis) : 통계값 활용, 이상치 발견 - 품질 데이터 분석을 통한 생산 프로세스 개선"
- SQL 기초- SQL : 데이터 조회, 계산, 가공, 연결, 조인(Join), 집계 함수(Aggregate Function), 윈도우 함수(Window Function), 서브쿼리(Subquery), 공통 테이블 표현식(CTE)
- Python 기초- Python : 변수 선언, 자료형, 리스트, 딕셔너리, 조건문, 반복문, 튜플, 집합, map, fliter, lambda, class, 가상환경, 변수유효범위(variable scope), 조건문 심화, 예외처리, class심화, 상속, 객체, 정규표현식, requests, decorator
- 총 훈련시간1080 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://nbcamp.spartaclub.kr/qa
고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신
