교육과정

빅데이터 분석 전문가 양성과정 | 국비지원 전액무료 | 아이티윌 강남

고용24접속 안내자료 자부담결제

교육기간

2026-07-24 ~ 2027-01-07 (약 6개월)

교육시간

09:30 ~ 18:30 (월~금)

수강료

8,733,560원 400,000원 국민내일배움카드 95%지원

훈련수당

월 최대 80만원 지급

지원제도

K-Digital Training (KDT)

교육장

아이티윌 강남 약도

정원

30명

과정 문의

02-6255-8002

교육수강신청하기

과정요약

과정명	머신러닝을 활용한 데이터 분석 부트캠프 (K-Digital Training)
학습시간	09:30 ~ 18:30 (약 6개월)	난이도	입문·초급 ~ 중급
수강료	400,000원(내일배움카드 95% 지원)	수료기준	출석률 80% 이상
훈련수당	월 최대 80만원	정원	30명
강사명	서진수 강사	교육방법	오프라인 집체교육
과정 문의	02-6255-8002

유의사항 개강 후 일주일까지 입과할 수 있습니다. 단, 국민내일배움카드가 발급 완료된 분에 한합니다.

누적 수강생

명

수료율

고용24 만족도

점

상담 신청

명

모집 마감까지

일

데이터 분석, 어디서 배우느냐가 중요합니다

이런 분들께 적극 추천합니다

데이터 분석 직군으로 취업을 목표로 하는 비전공자·전공자 모두 — 현업 실무 데이터를 직접 다루며 포트폴리오를 완성하고 싶은 분

Python·SQL을 처음 접하지만 데이터 분석가로 커리어를 시작하고 싶은 분 — 기초부터 머신러닝·딥러닝까지 체계적으로 학습하고 싶은 분

금융·마케팅·제조·의료 등 특정 도메인의 데이터 직군으로 취업을 원하는 분 — 도메인 지식과 데이터 분석 역량을 함께 키우고 싶은 분

SELF CHECK

이 과정이 나에게 맞는지 확인해보세요

체크하는 항목이 많을수록 이 과정이 딱 맞는 커리어 경로입니다.

데이터를 다루는 직업이 안정적이고 전망 있다고 생각한다 지금 취업 준비 중인데 차별화된 무기가 필요하다고 느낀다 Python이나 SQL 같은 분석 도구를 제대로 배워보고 싶다 이력서에 쓸 수 있는 실제 프로젝트 결과물을 만들고 싶다 평일 6개월 교육에 집중할 수 있는 상황이다 국민내일배움카드로 무료 또는 저비용으로 시작하고 싶다

과정 훈련 목표 및 대상

훈련 목표

Python·SQL·머신러닝·딥러닝을 활용하여 실무 데이터를 수집·분석·시각화하는 전 과정을 독립적으로 수행할 수 합니다.

산업별 실데이터 기반 프로젝트 4개를 완성하여 취업에 바로 활용 가능한 포트폴리오를 구축합니다.

다양한 도메인에서 데이터 분석가·데이터 엔지니어로 현업 투입 가능한 역량을 갖춥니다.

훈련 대상

국민내일배움카드를 보유하고 있거나 발급 가능한 취업 준비생 및 미취업자

데이터 분석·AI 직군으로의 취업 또는 커리어 전환을 원하는 비전공자·타 전공자

기초 컴퓨터 활용 능력을 갖추고 있으며 6개월 전과정 성실히 이수 가능한 분

경쟁력을 갖추기 위한 데이터 분석 스킬

나만의 경쟁력을 키우는 데이터분석 부트캠프

CURRICULUM DESIGN STORY

숫자가 증명하는
데이터 분석 커리큘럼

500건 이상의 채용공고 분석과 20명의 현직자 인터뷰를 바탕으로,
실무에서 실제로 요구되는 역량을 중심으로 설계된 커리큘럼입니다.
추측이 아닌 데이터로 만든 교육과정을 소개합니다.

500+

채용공고
분석

20명

현직자
인터뷰

26주

총 교육
기간

30%

프로젝트
비중

MARKET ANALYSIS

채용공고가 말하는 필수 기술 스택

2026년 국내 데이터 분석 채용공고 500건 수집 · 기술 등장 빈도 분석 (n=500)

Python89%

445건

SQL82%

410건

머신러닝71%

355건

데이터 시각화64%

320건

통계 분석58%

290건

딥러닝/NLP47%

235건

EXPERT VALIDATION

현직자가 직접 검증한 커리큘럼

데이터 분석가·사이언티스트·엔지니어 20명과의 심층 인터뷰 기반

"실무에서 SQL과 Python은 기본 중의 기본입니다. 이 두 가지를 탄탄히 익히고 온 신입이 가장 빠르게 성장하더라고요."

이

이관석 부장

인사팀장 · (주)엑셈

"채용 공고를 보면 머신러닝보다 EDA와 시각화 역량을 더 중요하게 보는 경우가 많아요. 기초 분석 능력이 핵심입니다."

김

김태현 책임

시니어 데이터 사이언티스트 · (주)에즈웰플러스

"프로젝트 경험이 없는 지원자는 서류에서 걸러지는 경우가 많습니다. 실제 데이터로 파이프라인을 구축해본 경험이 중요해요."

최

최용희 이사

데이터 엔지니어 · (주)굿모닝아이텍

DESIGN PROCESS

커리큘럼이 만들어진 4단계 과정

단순히 강사의 경험에만 의존하지 않고, 체계적인 리서치 → 검증 → 설계 → 피드백 루프를 거쳤습니다.

📊

채용공고 데이터
수집 및 분석

국내 4개 플랫폼에서 데이터 분석 관련 채용공고 500건을 수집하고, 요구 기술 스택과 직무를 분석했습니다.

→ Python 89%, SQL 82%, 머신러닝 71% 우선순위 도출

💬

현직자 심층
인터뷰

데이터 분석가·사이언티스트·엔지니어 20명과 1:1 인터뷰를 진행하여 실무에서 실제로 필요한 역량을 파악했습니다.

→ '프로젝트 경험'과 'EDA 능력'이 핵심 역량으로 반복 언급

📋

커리큘럼 초안
설계 및 전문가 검토

분석 결과를 바탕으로 교과목 구성과 학습 순서를 설계하고, 교육 전문가 및 현직자 패널의 검토를 받았습니다.

→ 3회 피드백 반영 후 최종 26주 구성 확정

🔄

파일럿 운영 및
지속 업데이트

소규모 파일럿 운영을 통해 학습자 피드백을 수집하고, 매 기수마다 최신 기술 트렌드를 반영하여 커리큘럼을 개선합니다.

→ 수료생 취업률 및 현업 피드백 기반 정기 업데이트

단계별 커리큘럼

920H

총 교육 시간

115일

교육 기간

30%

프로젝트 비중

10개

핵심 교과목

STEP 1

기초 개념 이해

🗄️

SQL · 데이터베이스

SQL PostgreSQL 윈도우함수

SQL 기본문법 및 실무 데이터 조회·필터링
윈도우함수·서브쿼리·CTE 실무 활용
실무 쿼리 최적화 및 인덱스 전략

📊

R 기본문법 · 데이터 처리

R 통계분석 가설검정

데이터프레임 조작 및 결측치·이상치 처리
기술통계·추론통계·가설검정 실습
실무 데이터셋 기반 탐색적 분석(EDA)

🐍

Python 기본문법

Python NumPy Jupyter

Python 기초 문법 및 데이터 타입 완전 정복
NumPy 배열 연산 및 수치 데이터 처리
Jupyter Notebook 환경 실습 및 CSV·JSON 처리

STEP 2

핵심 분석 스킬

🕷️

Python 웹 스크래핑

Selenium 공공API 데이터 수집

BeautifulSoup·Selenium 실무 크롤링
공공데이터 포털 API 연동 및 데이터 수집
수집 데이터 정제·저장 자동화 파이프라인

🐼

Python Pandas · 머신러닝

Pandas XGBoost SHAP

Pandas 고급 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링
XGBoost·LightGBM 앙상블 모델 실무 적용
SHAP 기반 모델 해석 및 비즈니스 인사이트 도출

📈

R 데이터 시각화

ggplot2 plotly 인터랙티브

ggplot2 레이어 문법 및 다양한 차트 구현
plotly 인터랙티브 시각화 및 애니메이션
공공데이터·실무 데이터 기반 인사이트 도출

STEP 3

고급 기법 활용

🤖

R 머신러닝

회귀·분류 앙상블 모델 해석

회귀·분류·군집 알고리즘 원리 이해 및 실습
랜덤포레스트·XGBoost 앙상블 기법 적용
모델 성능 평가 및 변수 중요도 해석

🏗️

빅데이터 분산 처리 및 컨테이너 활용

Spark SQL MongoDB Docker

Linux 기초 명령어 및 Hadoop 분산 파일 시스템
Spark SQL 기반 대용량 데이터 처리 및 MongoDB 활용
Docker 컨테이너 기반 데이터 파이프라인 구축

🧠

딥러닝 · Tableau 시각화

TensorFlow LLM 활용 Tableau

딥러닝 신경망 원리 이해 및 TensorFlow 실습
자연어처리(NLP) 및 LLM(ChatGPT API) 실무 활용
Tableau 인터랙티브 대시보드 및 데이터 스토리텔링

STEP 4

실전 프로젝트

📋

기획

프로젝트 기획 및 설계
데이터 분석 목표설정
프로젝트 계획서 작성

⚙️

수행

통합 프로젝트 수행
데이터 수집과 모델링
모델개선 및 평가

🏆

평가

결과 도출 및 발표
데이터 기반 인사이트 도출
보고서 및 포트폴리오 제작
최종발표

실전 프로젝트 4회 완성

과정 내 총 4번의 프로젝트를 수행하며 취업에 바로 활용 가능한 포트폴리오를 완성합니다.

1st. 프로젝트

(수집과 저장)

정형/비정형 데이터를 수집하고, 분석 가능한 구조로 저장하는 데이터 파이프라인 구축

예) 공공/웹 데이터 수집 후 저장 및 관리시스템 구축

2nd. 프로젝트

(데이터 추출과 시각화)

전처리 데이터 분석 및 인사이트 시각화

예) 고객 구매패턴 분석 및 대시보드 제작

3rd. 프로젝트

(통계 및 머신러닝)

통계적 가설 검증과 예측 모델링을 통해 비즈니스 위험을 사전에 지능적으로 예측

예) 반도체 불량률 예측 모델 구축

파이널 프로젝트 🏆

과정을 통합한 실전 문제 해결 프로젝트 수행 및 고품질 포트폴리오 완성

예) 자유 주제를 선정한 데이터 기반의 비즈니스 문제 해결 프로젝트 보고서 및 발표

수집과 저장 : 데이터 인프라 구축의 시작

데이터 분석의 첫 단추인 수집 및 저장 기술을 학습합니다. 정형 데이터(SQL DB)에 대한 이해를 바탕으로, 웹 크롤링이나 API를 활용한 비정형 데이터 수집 방법을 익힙니다.

핵심 기술 : SQL/NoSQL · Python (requests, API) · 웹 크롤링 · 데이터 모델링

데이터 추출과 시각화 : 인사이트를 발견하는 눈

수집된 데이터에서 필요한 정보를 효율적으로 추출하고 가공하는 전처리 과정을 집중적으로 다룹니다. EDA를 통해 데이터의 특성을 파악하고 Tableau 등의 도구를 활용하여 대시보드를 제작합니다.

핵심 기술 : Python (Pandas, Numpy) · 데이터 전처리 · EDA · Matplotlib/Seaborn · Tableau/Plotly

통계 및 머신러닝 : 지능적 분석과 예측 모델링

통계적 사고를 바탕으로 데이터의 유의미성을 판단하고 예측 모델을 구축합니다. 실제 비즈니스 데이터를 활용하여 고객 이탈·장비 고장·마케팅 성공 가능성을 예측하는 분류 모델을 구현합니다.

핵심 기술 : 추론 통계 · 가설 검정(T-test) · 회귀/분류 알고리즘 · Random Forest · SVM · 시계열 분석

파이널 프로젝트 : 실전 문제 해결을 위한 통합 역량 강화

Step 1~3까지 습득한 모든 기술을 활용하여 자율 주제 또는 실무 데이터셋으로 심화 프로젝트를 수행합니다. 데이터 수집부터 문제 정의, 분석, 모델링, 발표까지 전 과정을 주도적으로 진행합니다.

핵심 기술 : 문제 정의 · 프로젝트 관리 · 통합 데이터 파이프라인 · 보고서 및 프레젠테이션

실제 수강생 포트폴리오 시연

마케팅 감성 분석을 통한 로컬관광 리디자인

이커머스 Restaurant Recommender

공공/행정 수어번역 시스템 구현

금융 기업의 주식 가격변동 분석

실제 취업 성공 사례

포트폴리오 완성 후
어디에, 어떻게 취업하나요?

실제 수강생들의 취업 성공 사례를 분야별로 확인하세요.
도메인 타겟팅부터 포트폴리오 어필까지 — 아이티윌의 실제 결과입니다.

Case Example 노OO (경상계열 전공) 🏆 현대카드 최종 합격

고민 단계

문과 취업 한계 체감
고연봉 금융/카드사 희망
비전공자 데이터 취업 고민

방향 설정

상경계 강점 분석
단순 개발 직무 배제
금융권 'CRM 분석가' 타겟팅

포트폴리오

신용카드 결제 데이터
VIP 고객 이탈 예측 모델
타겟 마케팅 수익성 모델링

취업 성공

현대카드
CRM 데이터 분석가
최종 합격 🎉

기업 만족

금융 비즈니스 이해도
SQL 기반 고객 세분화
LTV 마케팅 지표 분석

🛍️

마케팅 · 이커머스 · 유통

Marketing / E-Commerce / Retail

이 분야를 목표로 하면? SQL 기반 데이터 추출, Python 시각화, A/B 테스트 설계 등 서비스 성장 지표를 직접 움직이는 분석가로 포지셔닝됩니다.

L사손OO 수강생

Retail
Data Analyst

희망 분야오프라인 리테일 및 유통 데이터 분석

포트폴리오POS 데이터 기반 시간대별 매출 추이 및 장바구니 연관 규칙 분석

증명한 채용 자격요건

SQL 대용량 처리Retail 비즈니스 지표Python 시각화

C사최OO 수강생

Product
Data Analyst

희망 분야이커머스 프로덕트 및 고객 행동 분석

포트폴리오앱 로그 기반 고객 퍼널 분석 및 장바구니 전환율 개선

증명한 채용 자격요건

A/B 테스트 설계대용량 로그 전처리통계 유의성 검증

K사이OO 수강생

Data Analyst
(CRM)

희망 분야신선식품 이커머스 및 CRM 마케팅 분석

포트폴리오고객 재구매 주기 분석 및 RFM 기반 타겟 프로모션 효율 예측

증명한 채용 자격요건

SQL 데이터마트LTV / CAC 분석고객 세분화 모델링

C사정OO 수강생

Product
Data Analyst

희망 분야IT 플랫폼 및 프로덕트 데이터 분석

포트폴리오플랫폼 검색어 및 카테고리별 거래액 추이 분석 대시보드 구축

증명한 채용 자격요건

Amplitude / GA4A/B 테스트코호트 분석

B사이OO 수강생

Business
Analyst (BI)

희망 분야O2O 플랫폼 서비스 분석 및 그로스 해킹

포트폴리오배달 앱 리뷰 NLP 분석 및 프로모션 반응률 예측

증명한 채용 자격요건

복잡한 SQL 쿼리Tableau / Redash가설 수립/검증

C사정OO 수강생

디지털 마케팅
Data Analyst

희망 분야광고 대행사 기반 퍼포먼스 마케팅

포트폴리오SNS·검색 광고 ROAS 최적화 및 타겟 고객 감성 분석

증명한 채용 자격요건

ROAS / CPA / CVRPython 통계 분석텍스트 마이닝

C사문OO 수강생

Business
Data Analyst

희망 분야이커머스 공급망 및 비즈니스 데이터 분석

포트폴리오물류 센터 출고 데이터 기반 배송 소요 시간 예측 및 병목 개선

증명한 채용 자격요건

대용량 RDBMSSCM 프로세스 지표Python/R 시각화

💳

금융 · 핀테크 · 보험

Finance / Fintech / Card / Insurance

이 분야를 목표로 하면? 비전공자라도 상경계 배경이 있다면 카드사·보험사·핀테크 데이터 직군으로 진입 가능합니다.

H사노OO 수강생

CRM
데이터 분석가

희망 분야카드사 CRM 및 타겟 마케팅 분석

포트폴리오VIP 고객 이탈 방지 징후 분석 및 타겟팅 모델링

증명한 채용 자격요건

데이터마트 생성고객 세분화 모델프로모션 기획력

B사전OO 수강생

빅데이터
분석가

희망 분야카드사 결제 데이터 및 가맹점 인사이트

포트폴리오업종별 카드 결제 트렌드 분석 및 고객 맞춤형 혜택 추천

증명한 채용 자격요건

SQL / Spark추천 알고리즘비즈니스 기획력

S사홍OO 수강생

빅데이터
기획/분석

희망 분야보험 빅데이터 및 헬스케어 데이터 분석

포트폴리오보험 청구 데이터 기반 질환 발병률 분석 및 신상품 기획 제안

증명한 채용 자격요건

생존 분석보험업 데이터Tableau 시각화

J사이OO 수강생

리스크
관리 분석가

희망 분야금융권 여신/대출 리스크 데이터 분석

포트폴리오개인 대출 상환 이력 기반 부도율(PD) 예측 ML 모델링

증명한 채용 자격요건

ML 분류 알고리즘여신 도메인 지식불균형 데이터 처리

N사이OO 수강생

데이터
애널리스트

희망 분야신용평가 및 금융 통계 모델링

포트폴리오비금융 대안 데이터(통신·쇼핑) 융합 대안 신용평가 모델 구축

증명한 채용 자격요건

Python / SAS / RXGBoost / LightGBM통계적 가설 검정

B사이OO 수강생

CRM
데이터 분석가

희망 분야카드사 CRM 및 타겟 마케팅 데이터 분석

포트폴리오VIP 고객 이탈(Churn) 방지 징후 분석 및 타겟팅 모델링

증명한 채용 자격요건

데이터마트 생성고객 세분화 모델프로모션 기획력

N사한OO 수강생

기업 신용
데이터 분석

희망 분야기업 신용평가 및 B2B 데이터 솔루션

포트폴리오재무제표 + 뉴스 감성 분석 결합 기업 부실 예측 모델링

증명한 채용 자격요건

정형/비정형 융합앙상블 기법재무/회계 지식

B사오OO 수강생

가맹점
마케팅 분석가

희망 분야공간/상권 데이터 및 가맹점 비즈니스 분석

포트폴리오지역별 상권 분석 및 요일/시간대별 프로모션 타겟팅

증명한 채용 자격요건

공간 데이터(GIS)시계열 처리수익성 분석

H사김OO 수강생

Data
Analyst

희망 분야PLCC 제휴 마케팅 데이터 분석

포트폴리오이기종 데이터 병합 및 교차 판매(Cross-selling) 제안 모델

증명한 채용 자격요건

대용량 데이터 조인제휴사 비즈니스 이해마케팅 성과 측정

H사구OO 수강생

Data
Scientist

희망 분야금융권 데이터 사이언스 및 초개인화 마케팅

포트폴리오K-Means 클러스터링 기반 고객 페르소나 정의 및 혜택 자동 매칭

증명한 채용 자격요건

Python/R/SAS통계적 모델링금융 도메인 지식

H사이OO 수강생

Data
Engineer

희망 분야금융 데이터 엔지니어링 및 분석 플랫폼 구축

포트폴리오고객 행동 로그 수집 및 실시간 시각화 파이프라인 구축

증명한 채용 자격요건

Hadoop 생태계Python ETL 자동화데이터 거버넌스

H사노OO 수강생

AI /
Data Scientist

희망 분야신용카드 이상 거래 탐지(FDS) 및 리스크

포트폴리오딥러닝 기반 실시간 사기 거래(Fraud) 탐지 모델

증명한 채용 자격요건

딥러닝 이상 탐지F1-Score 튜닝ML 성능 지표

B사윤OO 수강생

Data
Analyst

희망 분야가상자산/블록체인 데이터 분석 및 퀀트

포트폴리오거래소 체결 데이터 시계열 변동성 분석 및 이상 거래 패턴 탐지

증명한 채용 자격요건

시계열 데이터 처리고급 SQL / Python블록체인 온체인 이해

N사김OO 수강생

마이데이터
기획/분석

희망 분야마이데이터 API 분석 및 금융 솔루션 기획

포트폴리오이기종 금융 데이터(은행/카드) 결합 및 파생 변수 생성

증명한 채용 자격요건

JSON API 파싱Feature Engineering신용평가 데이터 이해

☁️

IT · 클라우드 · MLOps

Cloud / Data Engineering / MLOps

이 분야를 목표로 하면? AWS·GCP 클라우드 데이터 파이프라인, Spark 분산 처리, Docker 기반 ML 배포까지 데이터 엔지니어로 포지셔닝됩니다.

M사이OO 수강생

Data
Engineer

희망 분야클라우드 기반 데이터 엔지니어링

포트폴리오AWS 환경 대용량 공공 데이터 수집 및 DW 적재 파이프라인 구축

증명한 채용 자격요건

AWS / GCPPython / JavaETL 설계

S사염OO 수강생

Data
Consultant

희망 분야B2B 기업용 솔루션 및 데이터 컨설팅

포트폴리오ERP 구매/재고 데이터 공급망 병목 예측 및 대시보드

증명한 채용 자격요건

ERP / SCM 이해SQL / RDBMS컨설팅 커뮤니케이션

M사권OO 수강생

Big Data
Architect

희망 분야대규모 트래픽 분산 처리 및 빅데이터 아키텍처

포트폴리오Spark 활용 대규모 트래픽 로그 분산 처리 및 실시간 모니터링 시스템 구축

증명한 채용 자격요건

Spark / HadoopKafka 스트리밍Linux OS

L사김OO 수강생

Data
Engineer

희망 분야IT SI 기업의 빅데이터 서비스 구축 및 개발

포트폴리오공공/금융 API 연동 실시간 데이터 대시보드 웹 애플리케이션 개발

증명한 채용 자격요건

RDBMS / NoSQLAPI 서버 연동Python / Java 백엔드

M사정OO 수강생

Cloud Data
Consultant

희망 분야기업 데이터 마이그레이션 및 클라우드 전환

포트폴리오온프레미스 데이터 클라우드 이관 및 데이터 정합성 검증 프로세스 구현

증명한 채용 자격요건

DB 마이그레이션클라우드 네이티브 DBAirflow

M사정OO 수강생

MLOps
Engineer

희망 분야인공지능 배포 자동화 및 MLOps 엔지니어링

포트폴리오ML 모델 Docker 컨테이너 기반 패키징 및 서비스화 MLOps 구축

증명한 채용 자격요건

Docker / KubernetesCI/CD 파이프라인ML 생애주기 이해

🏭

제조 · 물류 · SCM

Manufacturing / Logistics / Supply Chain

이 분야를 목표로 하면? 이공계 배경이라면 삼성전자·LG에너지솔루션 등 대기업 데이터 직군으로 가장 유리하게 진입 가능합니다.

S사이OO 수강생

제조/품질
데이터 분석가

희망 분야반도체 제조 공정 고도화

포트폴리오공정 센서 데이터 분석 → 핵심 불량 유발 인자 도출 모델

증명한 채용 자격요건

SPC 통계적 공정 관리Python/R 대용량 분석차원 축소

L사진OO 수강생

품질
데이터 분석가

희망 분야배터리 제조 공정 데이터 및 수율 분석

포트폴리오배터리 충방전 데이터 → 수명 저하 원인 및 회귀 예측 모델

증명한 채용 자격요건

배터리/화학 도메인통계 분석 기법ML 회귀 최적화

N사안OO 수강생

SCM
수요예측 분석가

희망 분야자동차 부품 공급망 분석 및 SCM 최적화

포트폴리오타이어 모델별 수요 예측 시계열 모델링

증명한 채용 자격요건

ARIMA 시계열 예측SCM 프로세스 이해Python/R 시뮬레이션

A사임OO 수강생

여객/운송
데이터 분석가

희망 분야항공/운송 데이터 기반 수익 관리(RM) 분석

포트폴리오항공편 지연/결항 + 기상청 API 결합 운항 지연 확률 예측 ML

증명한 채용 자격요건

다변량 외부 데이터 병합분류 모델 튜닝항공 도메인 우대

S사김OO 수강생

AI /
Data Scientist

희망 분야스마트팩토리 센서 데이터 및 설비 지능화

포트폴리오진동/온도 센서 시계열 데이터 활용 설비 고장 예지 보전(PdM)

증명한 채용 자격요건

시계열 딥러닝 이상 탐지제조업 설비 이해도알고리즘 구현 능력

S사이OO 수강생

공정
데이터 분석

희망 분야생산 기술 효율화 및 스마트 제조 데이터 분석

포트폴리오다변량 공정 데이터 분석 → 생산성 극대화 최적 파라미터 조합 탐색 모델링

증명한 채용 자격요건

트리 계열 모델실험계획법(DOE)현장 엔지니어 협업

L사천OO 수강생

빅데이터
분석가

희망 분야디스플레이 제조 공정 및 비전(이미지) 분석

포트폴리오검사 이미지 + 센서 데이터 결합 양불(Pass/Fail) 판정 정확도 개선

증명한 채용 자격요건

비전/센서 빅데이터ML 분류 최적화제조업 DX 트렌드

K사이OO 수강생

생산기획 /
원가 데이터 분석

희망 분야제조 원가 분석 및 생산 효율화 기반 경영 기획

포트폴리오원자재 가격 변동 + 생산 라인 데이터 연동 공장별 생산 단가 시뮬레이션

증명한 채용 자격요건

Tableau / PowerBI재무/원가 회계 지식경영진 대시보드

🏥

의료 · 헬스케어

Healthcare / Medical Data / Clinical Research

이 분야를 목표로 하면? 보건 계열 전공자라면 병원·제약·헬스케어 IT 기업의 데이터 직군으로 가장 빠르게 진입 가능합니다.

S사이OO 수강생

의료 빅데이터
분석 연구원

희망 분야보건 의료 빅데이터 및 임상 통계 연구

포트폴리오건강보험심사평가원 공공 의료 데이터 활용 만성질환 발병 위험도 예측

증명한 채용 자격요건

R/Python 생존·회귀 분석EMR 데이터 이해개인정보 비식별화

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국비지원 혜택

수강료 걱정 NO!
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교육비 8,733,560원

총 수강료 400,000원

국민내일배움카드 보유 시 약 95% 할인

매일 최대 800,000원
훈련수당 지급

출석률 충족 시 6개월간 최대 480만원 지급

6개월 과정 총 수령 가능 금액 최대 4,800,000원 훈련수당 수령

* 장려금은 개인별로 상이할 수 있습니다 * 국민내일배움카드 발급 후 신청 가능

STEP GUIDE

국민내일배움카드 발급 방법

카드 발급이 복잡하지 않을까 걱정되시나요? 단 4단계면 충분합니다.

🖥️

고용24 접속
또는 고용센터 방문

고용24 홈페이지(www.work24.go.kr) 접속 또는 가까운 고용센터를 직접 방문합니다.

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훈련장려금
수급 자격 심사 신청

훈련장려금 수급 자격 심사를 신청합니다. 취업 상태·나이·학력에 따라 지원 금액이 달라집니다.

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카드 발급
(1~2주 소요)

심사 완료 후 국민내일배움카드가 우편으로 발송됩니다. 카드 수령까지 약 1~2주 소요됩니다.

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아이티윌
수강 신청!

카드 발급 후 아이티윌 빅데이터 분석 전문가 과정을 신청하면 바로 시작할 수 있습니다.

1:1 전담 취업지원시스템

수료 후가 아닌
입과 첫날부터 시작되는 취업지원

방향 설정 → 포트폴리오 → 서류 → 면접 → 합격까지
전 과정을 1:1 전담 컨설턴트가 언제나 함께합니다.

훈련기관 진로설정 프로세스

입과 상담부터 취업 성공까지, 1:1 맞춤 5단계로 체계적으로 진행됩니다.

훈련생 방문

현실적 고민

현재 전공·경력 파악
희망 연봉 및 직무 탐색
취업 가능성 현실 점검
비전공자 데이터 취업 고민

전담 상담사

1:1 직무 매칭

전공·배경 기반 강점 분석
개발 vs 분석 직무 구분
도메인 타겟팅
최적 직무 방향 제안

교육 및 실습

맞춤형 포트폴리오

산업별 실데이터 프로젝트
타겟 기업 채용요건 역산
분석 결과물 포트폴리오화
서류·면접 차별화 포인트

취업 성공

기업 및 직무

목표 기업 서류 합격
포트폴리오 기반 면접 통과
최종 직무 입사 확정
취업 성공 사례 등록

기업 대만족

자격요건 충족

비즈니스 이해도 증명
SQL 기반 고객 세분화
핵심 마케팅 지표 분석
현업 즉시 투입 가능

6가지 취업지원 서비스

📋

이력서 · 포트폴리오 첨삭

현업 출신 컨설턴트가 직접 검토하고 피드백합니다. 채용 담당자의 시선에서 보완할 포인트를 짚어드립니다.

🎯

1:1 면접 코칭

직무별 예상 질문과 모범 답변을 함께 준비합니다. 실전 모의면접으로 자신감을 키웁니다.

🏢

200+ 협약기업 채용 연계

200개 이상 협약기업의 채용 공고를 우선 안내하고 직접 연결해드립니다.

🗺️

도메인 타겟팅 전략 수립

전공 배경과 강점을 분석하여 가장 유리한 취업 방향을 설정합니다.

📊

채용 맞춤형 포트폴리오 기획

목표 기업의 채용 요건을 역산하여 포트폴리오 주제와 분석 방향을 처음부터 함께 설계합니다.

🤝

수료 후 지속 취업지원

수료 이후에도 취업이 확정될 때까지 지속적으로 지원합니다.

과정 강사 소개

강의분야 : 빅데이터 / 데이터 분석 / 머신러닝

서진수 강사님

최근 HRD 강사 만족도 4.9 / 5

"숫자 속에 숨겨진 이야기를 읽는 힘, 데이터 분석은 단순한 기술이 아닌 통찰의 시작입니다. 함께 그 여정을 시작해요."

강의 경력

現 아이티윌
- 머신러닝을 활용한 데이터 분석 부트캠프
중앙정부·지자체·공공기관 및 유관단체 대상 다수 교육
서울대, 연세대, 고려대 등 국내 주요 대학 다수 강의
삼성, SK, CJ 등 대기업 및 공공기관 대상 강의 다수

보유 자격증

OCP-DBA 8I OCP-DBA 10G 직업능력개발훈련교사

강사 Q&A

오늘 수업할 주제에 대해서 하루 전에 기본적인 개념과 주요 키워드를 정리한 강의자료를 카페로 제공합니다. 제공된 강의자료를 토대로 기본개념을 설명한 후 쉬운 예문부터 단계별로 응용 예문까지 관련내용을 실습으로 진행합니다.

비전공자의 비율이 높기 때문에 기초지식부터 최대한 쉽고 상세하게 강의자료를 제공합니다. 본 수업 시작 전에 전날 배운 내용과 연습문제를 재점검하며, 단원별 보충강의도 함께 실시하여 비전공자분들도 끝까지 완주하실 수 있도록 밀착 지도합니다.

데이터 분석에 필요한 자료 수집 기술, 자료 탐색 기술, 전처리 기술 그리고 통계분석에 필요한 통계적 추론과 가설검정 기법, 끝으로 예측모델 개발을 위한 머신러닝과 딥러닝 관련 프레임워크 활용 기술 등이 필요합니다.

첫째, 데이터베이스를 활용한 개인별 맞춤형 광고 마케팅 수행에 데이터분석 기법을 사용합니다. 둘째, 고객 이탈 방지에 분류모델을 적용합니다. 셋째, 기업 연구소나 스타트업에서 문서분류·이미지 분류모델을 연구·개발합니다.

교육 기간 중 총 2회의 프로젝트(세미/파이널)를 진행합니다. 자료 수집부터 전처리, 머신러닝/딥러닝 모델 개발까지 전 과정을 수행하며, 특히 현업에서 중요한 팀 협업 능력을 키울 수 있도록 팀별 프로젝트를 권장하고 전문가의 1:1 피드백을 제공합니다.

기본적인 윈도 운영체제 사용법은 필수입니다. 통계학의 기초 용어나 파이썬 프로그래밍의 기본 개념, SQL의 의미 정도를 미리 가볍게 훑어보고 오시면 수업 참여에 큰 도움이 됩니다.

'힘이 들어야 힘든 일을 할 수 있는 힘이 생긴다'라는 말이 있듯이 6개월 교육과정은 쉽지 않은 과정입니다. 열정과 호기심을 가지고 새로운 영역에 적극적으로 도전해 보세요. 빅데이터 분석가의 취업 전망은 매우 밝으며, 데이터를 활용하는 기업과 기관들의 수요가 계속 늘어나고 있습니다.

생생한 수강후기

아이티윌에서 과정을 수강하신 실제 수강생분들의 솔직한 후기입니다.

서진수 강사6개월간 교육 진행하면서 실습을 많이 할 수 있는 기회를 가질 수 있어서 좋았습니다. 장기간 교육 하면서 고생하셨던 서진수 강사님 감사합니다.

서진수 강사저는 비전공자입니다. DB분야로 진로를 원해서 지난 6개월간 수업을 들었습니다. 서진수강사님의 수업 커리큘럼은 실무자분이 보아도 알차다는 평이 있었습니다. 수강을 마친 지금 그 평가가 헛된 것이 아님을 느끼게 되었습니다. 지난 6개월간 실무와 관련된 많은 지식을 가르쳐주시고, 진로에 대한 고민을 할 수 있게 해주셔서 감사했습니다. 강사님 정말 수고많으셨고, 수업을 함게 들은 동기분들도 고생많이하셨습니다.^^

서진수 강사기초부터 실무기술까지 많은 것들을 배울 수 있었습니다. 좋은 강의 해주신 서진수 강사님 감사합니다. 인생의 도움되는 좋은 말씀도 많이 해주시고 6개월동안 고생하셨습니다. 그리고 김기호 부원장님 처음 상담때부터 시작할 수 있도록 이끌어 주시고 감사합니다. 우리 48기 친구들 좋은 인연이 되어 좋고 즐거웠습니다.

서진수 강사6개월동안 가르쳐주신 서진수강사님 감사드립니다. 편하게 대해주신 김기호 부원장님도 감사드려요^^~!!

서진수 강사6개월 전 비전공자로서 많이 잘 할 수 있을지 두려웠지만,서진수 강사님이 전공자도 잘 모르고 어려우므로 열심히 하면 된다는 말을 듣고 많은 실습과 이론 공부를 하면서 반복숙달과 응용을 하여 내용을 내 것으로 만드는지 중요한거 같습니다. 앞으로도 열심히 험난한 길을 이겨내면서 화이팅하겠습니다. 그리고 6개월동안 감사하고 수고하셨습니다 .

서진수 강사서진수 강사님과 좋은 사람들을 만나 배우는동안 힘든시간을 잘 보낼 수 있었습니다. 알차고 유익한 강의로 재미있는 시간 만들어주신 서진수 강사님과 뒤에서 힘써주신 김기호 부원장님 너무 감사드립니다, 교육기간 배운 내용으로 DBA의 꿈 키워 나가겠습니다.

서진수 강사짧다면 짧은 짧고 길다면 긴 6개월 동안 여러가지 배웠습니다. 그 동안 고생하신 서진수 강사님과 여러 학원 직원분들 감사합니다. 그리고 같이 공부한 친구, 동생, 형, 누나들 모두 고생했어요.

서진수 강사장기 교육을 통해 직무 이해를 확실히 하게 된 것 같습니다. 그동안 좋은 강의 해주신 서진수강사님께 감사드리고, 좋은 기회를 주신 김기호부원장님께도 감사드립니다 ^^

취업 성공 스토리

빅데이터 분석 전문가 양성과정 수료 후 취업에 성공한 수강생들의 생생한 인터뷰입니다.