개강일 지남

처음부터 제대로 배우는 AI 기초 (feat. 직무별 현업 데이터 분석 실습)

윈스펙원격평생교육원 · 19회차 · 서울 강남구

PythonSQL딥러닝K-디지털기초

프로그램 요약

비전공자도 쉽게 시작하는 AI기초교육! AI활용법부터 직무별 데이터분석교육까지, AI를 전공지식이 아닌 업무 도구로 접근할 수 있도록 설계한 온라인 강의(국비 90% 지원)

모집마감: 2026-08-11(15시, 모집기간 2026-08-04~08-11) 기관
수업일정: 2026.08.05 ~ 2026.09.04약 1개월
모집정원: 50명

총 시간: 미표기
학습장소: 서울서울특별시 강남구 역삼로3길 11온라인
강의장: 10층 1003호(역삼동, 광성빌딩)

수강료: 43,560원

출처 · 고용24 등록값 · 기관 표기분은 별도 표시

어떤 분이 수강하면 좋을지

✓전공·학력 무관 — K-디지털 기초역량은 제도상 전공을 보지 않습니다
✓[훈련목표] 1. AI 기술의 기본 구조와 AI 기초 수학 개념을 바탕으로, AI 결과가 생성되는 원리와 의미를 설명할 수 있다.
✓확률, 통계, 표준화, 가설검정, 선형대수 등 AI 기초 수학 개념을 계산 중심이 아닌 해석 중심으로 이해
✓데이터 분포, 변동성, 상관관계가 AI 결과에 미치는 영향 설명
✓AI 모델이 입력 데이터에 따라 결과를 산출하는 구조와 한계 인식
✓AI 결과를 맹신하지 않고 신뢰성·적용 조건·오차 가능성을 함께 판단하는 기초 역량 확보 2. Python을 활용하여 데이터를 구조화·전처리·분석하고, AI 분석 결과를 해석할 수 있는 기초 분석 역량을 습득할 수 있다.
✓Python 자료형, 조건문, 반복문을 활용한 데이터 처리 구조 이해

출처 · 기관 랜딩페이지 · 제도 요건

커리큘럼

11단원 Python 기초 + 인턴 실습(1~12강)
전공·직무 로드맵 · Python 기초(자료형, Numpy, Pandas) · 품질팀/생산팀/자재팀 가상 인턴 실습 · 표준화와 확률, 모델 신뢰성 검증 · 선형대수 · 1단원 종합 실습
22단원 시계열 예측 + 자산운용팀 실습(13~17강)
시계열 데이터 특성 · ARIMA·LSTM 모델 · 자재매입대금 환율예측 실습 · 2단원 종합 실습
33단원 데이터 수집 + 전략기획·DX혁신팀 실습(18~23강)
API 연동 및 웹크롤링 · SQL DB 설계 및 구축 · AI 윤리 · 전략기획팀(텍스트분석/워드클라우드) · DX혁신팀(시각화 자동화) · 최종과제 실습(데이터 수집~결과 전과정)

고용24 등록 교과목 25개 보기

교과목단원명
Mission⑥,⑦: ARIMA 모델 및 딥러닝 기반 시계열 분석(자산운용팀)1. ARIMA 모델의 구성 요소와 파라미터 의미 설명 2. RMSE와 MAE를 활용하여 시계열 예측 모델의 성능 평가 3. ARIMA와 LSTM 모델의 구조적 차이와 활용 목적 설명
자산운용팀 인턴 실습&2단원 종합 실습1. 시계열 데이터를 불러와 전처리하고 분석에 적합한 형태로 구성 2. 자산운용 데이터를 기반으로 수익률을 계산하고 이동평균을 활용해 추세 해석 3. 예측 결과를 시각화하고 실제 값과 비교하여 모델의 예측 성능과 한계 설명
오리엔테이션1. 본 과정에서 다루는 커리큘럼 소개 2. 본 과정의 내용전문가 소개
[1단원] AI 개발 관련 전공·직무 로드맵1. AI 개발 및 활용과 연관된 주요 전공과 역할 2. 기업 조직 내 직무 간 역할과 데이터 흐름 이해 3. 제조·경영 환경에서 AI와 데이터가 활용되는 구조
실습을 위한 python①: 자료형, 기본문법1. Python의 주요 자료형과 기본 문법 구조 이해 2. 조건문과 반복문을 활용하여 간단한 데이터 처리 로직 작성 3. 데이터 분석 실습을 위한 Python 코드의 기본 흐름
실습을 위한 python②: Numpy array, Pandas1. Numpy array의 구조와 특징 이해 2. Pandas의 Series와 DataFrame 구조 3. 데이터를 정리·선택·가공하는 기초 전처리 수행
Mission①: 제조 데이터 진단(품질팀)1. 기술통계와 시각화를 활용해 데이터 분포와 특성 2. 제조 데이터의 유형을 구분하고 적절한 분석 관점 설명 3. 제조 공정 데이터를 기반으로 문제 상황 진단
품질팀 인턴 실습1. 품질 데이터를 활용하여 공정 상태를 기초 통계로 분석 2. 평균, 분산, 분포 비교를 통해 이상 징후 식별 3. 분석 결과를 근거로 품질 이상 여부 설명
Mission②: 표준화와 확률(생산팀)1. 확률과 분포의 기본 개념 설명 2. 정규분포와 표준화를 통해 데이터의 위치 해석 3. 확률을 근거로 공정 이상 여부 판단
생산팀 인턴 실습11. 서로 다른 공정 데이터를 동일 기준으로 비교 2. 표준화를 적용하여 데이터 간 차이 해석 3. 변동성 지표를 근거로 공정 상태 판단
Mission③: 모델의 신뢰성 검증(생산팀)1. 모집단과 표본의 차이와 표본 추출의 중요성 설명 2. 귀무가설과 대립가설의 개념을 이해하고 가설검정의 논리 설명 3. 두 집단 평균 차이가 통계적으로 유의미한지 판단
생산팀 인턴 실습21. 공정 비교를 위한 귀무가설과 대립가설 설정 2. p-value를 활용하여 통계적 유의성 판단 3. 가설검정 결과를 근거로 공정 개선 여부 결정
Mission④: AI의 엔진-선형대수(자재팀)1. 행렬과 벡터를 활용한 데이터 표현 방식 설명 2. 선형대수 연산이 AI 모델 계산의 핵심임을 이해 3. AI 모델의 WX+B 구조가 의미하는 바 설명
자재팀 인턴 실습1. 자재 데이터를 행렬 구조로 표현 2. 행렬 연산을 활용하여 자재 소요량 계산 3. 데이터 구조 변화가 계산 결과에 미치는 영향
1단원 종합 실습1. 생산·품질·자재 데이터를 통합하여 분석 2. Python 기초 분석 기법을 종합적으로 적용 3. 분석 결과를 문제 상황과 연결하여 설명
[2단원] AI 특별 직무연수: AI모델링 기초1. 데이터 기반 AI 문제 정의와 목표 설정 과정 2. 지도학습과 비지도학습의 차이와 활용 목적 구분 3. 머신러닝과 딥러닝의 구조적 차이 설명
Mission⑤: 시계열 데이터(자산운용팀)1. 시계열 데이터의 특성과 일반 데이터와의 차이 설명 2. 정상성과 비정상성 개념을 이해하고 분석 절차 설명 3. 시계열 데이터를 추세·계절성·잔차로 분해하여 해석
[3단원] Mission⑧: API 연동, 웹 크롤링(전략기획팀)1. 데이터 수집 관점에서 API와 웹 크롤링의 차이 이해 2. REST API의 요청–응답 구조와 인증 방식 이해 3. 웹 크롤링을 통해 공개 데이터를 윤리적으로 수집하는 방법 이해
IT전산팀 특강: 관계형 DB 구축 및 SQL1. 파일 시스템과 관계형 데이터베이스의 차이 2. 기본키와 외래키를 활용한 테이블 구조 3. SQL을 활용하여 데이터를 조회·집계·관리
AI 윤리·보안·저작권1. 데이터 편향이 AI 결과에 미치는 영향 2. AI 판단 과정의 투명성과 설명 가능성의 필요성 3. AI 개발 및 활용 시 윤리·보안·저작권 이슈 판단
웹 크롤링&DB 실습(전략기획팀, IT전산팀)1. 전략기획 관점에서 의미 있는 KPI 지표를 정의하고 계산 2. 가정 조건 변화에 따른 시나리오별 결과 차이를 데이터로 비교 3. 분석 결과를 전략 선택의 판단 근거로 해석
API, DB&Streamlit 실습(DX혁신팀, IT전산팀)1. 업무 프로세스 데이터 전처리 및 단계별 지표 산출(처리시간, 병목 구간, 성과 지표) 2. AI 분석 결과의 업무 자동화·서비스 개선 시나리오 적용(전·후 비교) 3. 결과 시각화 및 개선 효과 정량 평가(지표 변화·효율성 비교)
1, 2, 3단원 최종 실습과제 안내(기본·심화)1. 시계열 데이터 로딩 및 전처리 기반 분석 2. 수익률·이동평균 기반 분석 및 예측 결과 산출 3. 예측 결과 시각화 및 해석·판단 종합
총 훈련시간36 시간

출처 · 기관 랜딩페이지 · 접힘은 고용24 등록 교과목

지원 혜택

취업 연계

·NCS 수료증 발급(국가공인, 이력서/자소서 활용 가능)

학습 지원

·1:1 질문 답변 및 실습 피드백
·1년 복습 무제한

자격증

·자격증 취득 지원: NCS 수료증(인공지능서비스기획, 20010702)

출처 · 기관 랜딩페이지 · 훈련장려금은 제도

지원 절차

1STEP1 내일배움카드 발급(고용24, 약 7~14일 소요)
2STEP2 고용24에서 과정 신청
3STEP3 윈스펙 사이트에서 동일 과정·회차 수강신청 완료

출처 · 기관 랜딩페이지 · 기관마다 다릅니다

자주 묻는 질문

비전공자도 지원할 수 있나요?

K-디지털 기초역량은 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?

43,560원입니다. 내일배움카드 보유 시 수강료 90% 국비지원, 본인부담금 43,560원(10%). K-디지털 크레딧 활용 시 부담금 추가 절감 가능

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://winspec.co.kr/ncs/digital/3636

고용24 2026-08-14 기준 · 매일 갱신