개강 D-14

융합_빅데이터를 활용한 디지털금융 전문가

유비온디지털교육센터 · 8회차 · 서울 구로구

Python딥러닝빅데이터머신러닝K-디지털

프로그램 요약

금융의 중심이 AI로 이동하는 시대, 빅데이터·AI 기반 스마트 금융전문가로 성장하는 8기 과정. 금융사가 실제 활용하는 데이터·AI 기술을 이해하고 직접 다루는 실무 중심 교육

모집마감: 개강 전까지
수업일정: 2026.08.28 ~ 2027.02.17약 6개월
요일시간: 평일 / 9:00~18:00풀타임기관
모집정원: 36명

총 시간: 898시간
학습장소: 서울서울특별시 구로구 디지털로32나길 22오프라인
강의장: 5층 유비온디지털교육센터

수강료: 50만원
훈련장려금: 월 최대 20만원

출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시

어떤 분이 수강하면 좋을지

✓전공·학력 무관 — K-디지털 트레이닝은 제도상 전공을 보지 않습니다
✓[기본조건] 1. 대한민국 국적 청년구직자 중 내일배움카드 발급 가능자 2. 평일 9~18시 전일 수업 참여가 가능한 자 3. 고등학교, 대학(원) 졸업 후 미취업자 4. 대학 재/휴학생(졸업 수업연한이 2년 이내) [우대조건] 1. IT 및 데이터 관련 국가기술자격증 소지자 2. 관련 분야 직무경험자 및 교육수료자 3. 유관직무 재직자 또는 경력 6개월 이상인 자 4. 성실한 교육 수행 의지, 협업을 위한 유연한 성격 ※ 전공, 기술자격증, 재직증명서, 교육 수료증 제출 등 증명 가능한 경우에만 가산점 부여

하루 6시간 이상 수업이라 직장·학업 병행이 어렵습니다.

출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건

커리큘럼

11-3주차: AI 데이터 사이언스 도구 마스터(Python)
Python, R 프로그래밍 기본 구문 · 데이터 핸들링·시각화 · AI 모델링 기초 알고리즘 라이브러리 실습
24-6주차: 금융 AI트렌드 & 데이터 기초 이론
금융시장 구조와 금융상품 · 금융 데이터 특성 및 분석방법론 · 데이터 분석 이론 및 통계
37-9주차: 빅데이터 수집 및 예측 분석 기법
데이터베이스 기본 및 활용 · 웹 스크래핑 및 Open API 활용 EDA · 데이터 전처리 및 정제
410-11주차: 빅데이터 예측 분석 기법
데이터 분석 이론 및 적용 분야 · 데이터 분석 프로세스 · 데이터 분석을 위한 통계
512-14주차: 금융 머신러닝 실무 & 미니 프로젝트
머신러닝/딥러닝 기본개념 및 데이터 전처리 · 머신러닝 모델링 실습, RNN·LSTM 실습 · 기업금융분석 이해(기업 실무진 강의)
615-18주차: 금융 AI 실무 프로젝트1(고객 데이터 활용)
거시경제 데이터 기반 포트폴리오 구성 · 금융 데이터 투자시스템 구축 실습 · 예: KOSPI 리스크 레이더, 이상거래 탐지 등
719-23주차: 취업특강 및 금융 AI 실무 프로젝트2(기업 데이터 활용)
입사지원서 작성, 자소서 첨삭, 모의면접 · 금융 관련 논문 서칭 · 부실기업 예측 모델 비즈니스 모델 구축

고용24 등록 교과목 15개 보기

금융 이론과 디지털 금융 트렌드금융시장의 구조와 기능 금융상품의 종류와 특성 금융 데이터의 특성 및 분석 방법론 머신러닝, 딥러닝을 활용한 금융 데이터 분석 사례 금융 마케팅의 기본 개념 및 마케팅 전략의 이해 콘텐츠마케팅의 사례와 활용 실제 금융 데이터를 활용한 분석 프로세스
데이터 분석 일반데이터 분석 기본 이론 및 적용 분야 데이터 분석 프로세스의 이해 인공지능을 위한 수학(선형대수학, 미적분학, 확률 통계 기초) 데이터 분석을 위한 통계학(기술통계, 추론통계, 회귀 분석) 머신러닝 및 딥러닝 기초
데이터 분석 도구 Python,R파이썬 프로그래밍 기본 구문(자료형, 제어문, 함수, 클래스) 데이터 핸들링(데이터 구조, numpy, pandas, 데이터 정제) 데이터 시각화(matplotlib, seaborn) 데이터 분석과 통계(scipy) 머신러닝 라이브러리 scikit-learn 실습 데이터분석 도구 R 기본 개념 및 활용
Python 디지털금융 실습데이터 분석 및 시각화를 위한 Python 라이브러리의 이해 및 활용 머신러닝에 활용되는 라이브러리의 기초적 활용 디지털금융 시스템 구축을 위한 Python anywhere, Django, Streamlit
데이터의 수집 및 활용데이터베이스의 기본 및 활용 - SQL 웹 데이터 수집 - 스크래핑, 크롤링, Open API 데이터 전처리 및 정제 탐색적 데이터 분석(EDA)
분석 및 시각화 보조도구분석 보조 도구 – Google Analysis, Google Tag 시각화 보조 도구 – Power BI, Python anywhere
협업 도구 Slack, Notion, GithubSlack의 기본 기능 및 인터페이스 이해, 활용법 실습 Notion의 기본 기능 및 인터페이스 이해, 활용법 실습 Github의 기본 기능 및 인터페이스 이해, 활용법 실습
금융 데이터 분석을 위한 머신러닝/딥러닝 실습머신러닝/딥러닝 기본 개념 이해 머신러닝/딥러닝을 위한 데이터 전처리 머신러닝 모델링, 하이퍼파라미터 튜닝 실습 딥러닝 RNN, LSTM 모델 활용 실습
디지털금융 실습_데이터 분석 및 투자 시스템 구축금융 데이터의 특성 이해 금융 데이터를 활용한 데이터 분석 실습 금융 데이터를 활용한 투자시스템 구축 실습
고객 데이터 활용 프로젝트고객 데이터를 이용한 맞춤형 마케팅 전략 수립 거시경제 데이터 기반 포트폴리오 구성, 투자 상품 기획 상장 예측 모델을 통한 종합 기업 평가 시스템 구축 금융 데이터 기반 지능형 챗봇 시스템 개발
기업 데이터 활용 프로젝트부실기업 예측 모델을 통한 비즈니스 모델 구축
OT과정 소개 및 훈련 유의사항 안내
취업특강자기소개서, 면접, 상담
수료식최종 시상식을 포함한 수료식 진행
총 훈련시간898 시간

출처 · 기관 랜딩페이지 · 접힘은 고용24 등록 교과목

지원 혜택

금전 지원

·우수 훈련생 대상 30만원 장학금 지급
·100만원 상당 금융·데이터 자격증 강의 무료 제공

장비·학습환경

·투자자산운용사 교재 및 동영상 제공
·교육용 노트북 무상지원

취업 연계

·수료 후 취업 시 최대 30만원 취업축하금 지원
·금융·데이터 직무 취업 전략 수립
·채용 기준에 맞춘 포트폴리오 완성
·이력서·면접 등 취업 컨설팅
·1:1 컨설팅부터 자소서·면접까지 맞춤 취업 지원

자격증

·자격증 취득 지원: 투자자산운용사

그 외

·웰컴키트 제공
·금융 및 빅데이터 도서 대여 지원

출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도

지원 절차

선발 전형이 있습니다 서류·면접 등 전형을 거쳐야 합니다. 신청한다고 모두 수강할 수 있는 것은 아닙니다.

1신청서 작성(지원자 정보, 설문, 자기소개 100자 이상)
2전화 상담(10~15분)
3면접 전형(면접관 2명, 20분 내외 Zoom 면접)
4최종 선발(면접 후 최대 7일 이내 통보, 고용24 등록)

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.

실제로 얼마를 내나요?

50만원입니다. 정가 16,298,700원 중 15,798,700원을 정부가 지원합니다. LP: 수강료 16,298,700원(97% 국비지원) → 자부담금 50만원, 훈련지원금 약 160만원. 훈련장려금은 FAQ상 '26년도 기준 최대 20만원'(출석률 80% 이상 시)

선발 절차가 있나요?

있습니다. 위 「지원 절차」의 서류·면접 전형을 확인하세요.

훈련장려금을 받을 수 있나요?

출석률 조건을 채우면 월 최대 20만원까지 받을 수 있습니다. 지급 조건은 기관·제도 기준을 따릅니다.

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://ai.ubion.co.kr/Home/BigdataCourse

고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신