금융빅데이터분석가과정 신청 │ UBION 디지털 교육센터

커리큘럼
		교과목명	세부내용
이론 및 실습	약 2개월	금융이론	금융 분야에서의 종합적인 학습으로 금융 시장의 구조와 기능, 다양한 금융 상품의 특성과 리스크에 대해 학습하며 이를 토대로 데이터 수집 및 분석 기술과 머신러닝/딥러닝 알고리즘을 학습하여 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있는 능력과 데이터 수집부터 전처리, 시각화, 통계 분석, 그리고 머신러닝 모델링까지의 과정을 체계적으로 이해하고 활용함으로써 금융 분야에서의 전문적인 역량을 갖출 수 있습니다. 이론 뿐만 아니라 실전적인 데이터 수집과 분석 능력을 함께 갖추면서 이를 통해 금융 데이터의 특성과 리스크를 파악하고, 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용하여 예측 모델링 및 투자 전략 수립 등 다양한 금융 분야의 문제를 해결하는 능력을 기를 수 있습니다. 데이터의 전처리부터 모델링까지의 과정을 체계적으로 이해하고 실제 데이터를 활용하여 경험을 쌓을 수 있습니다.
		데이터분석 일반
		Python (+LEVEL 1 TEST)
		SQL, API, Crawling
		머신러닝/딥러닝 실습 (+LEVEL 2 TEST)
특강	약 1주일	Python 데이터 분석 실습	Python 데이터 분석을 위한 주요 라이브러리(numpy, pandas, matplotlib, seaborn)의 활용 방법과 기능 이해하고, 실제 데이터를 불러와서 전처리하고, 데이터 시각화를 통해 인사이트를 도출하는 과정 실습을 통해 역량을 강화합니다. Slack, Notion, Github를 이용한 협업 방법과 자기소개서 작성, 면접 대비 전략 등의 지식을 제공하여 학습자가 미래의 진로와 성공에 도달할 수 있도록 지원합니다.
		협업도구 slack, notion, github
		취업특강
프로젝트	약 3개월	금융 데이터 분석 실습	금융 데이터 분석 실습을 통해 금융 데이터의 형태와 특성을 파악하고, 머신러닝과 딥러닝 기법을 활용하여 금융 분야를 종합적으로 이해하며, 프로젝트를 통해 자산가치 및 기업평가에 대한 의사결정 능력을 강화합니다. 주제인 부실기업 예측모델 프로젝트를 통해 재무 및 비재무 데이터를 활용하여 현실적인 인사이트를 얻고, 실무에서 활용 가능한 의사결정과 비즈니스 모델 개발 능력을 키워, 실전에서 능숙하게 활용할 수 있는 역량을 강조합니다.
		프로젝트1 (+LEVEL 3 TEST)
		프로젝트2 (+LEVEL 4 TEST)