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빅데이터를 활용한 디지털금융 전문가 과정

금융권 취업을 위한 실무형 인재 양성 과정

금융권 취업, 이제 금융 + 데이터 + AI 로 준비하세요.

빅데이터를 활용한 디지털금융 전문가

금융을 이해하고, 데이터를 분석하고, AI로 확장하는
금융권 취업을 위한 실무역량 완성

교육기간
26.10.30(금) – 27.04.16(금) 평일 9시 – 18시 오프라인 5.5개월 과정
수강료 지원 혜택
16,298,700원 최대 97% 국비지원 자부담금 50만원 고용24 과정신청 시 확인 필요

금융 산업은 이미
빅데이터·AI 기반 디지털금융으로 움직이는 중

금융 데이터는 금융권의 다양한 의사결정에 활용됩니다.
투자 의사결정부터 보험금 심사, 신용평가, 금융사기 예방까지 금융권의 다양한 실무에서 데이터 분석이 활용되고 있습니다.

실제 금융권 적용 사례
투자·자산관리

시장과 고객 데이터를 분석해 투자 의사결정을 지원합니다.

주가·거래량·재무정보·경제지표 등 다양한 데이터를 분석하고, 시장 흐름과 투자 위험을 파악해 포트폴리오 구성, 자산배분, 투자전략 수립 등을 지원합니다.

주요활용업무
투자리서치 시장분석 자산배분 포트폴리오 관리 로보어드바이저
보험·리스크 분석

고객과 사고 데이터를 분석해 보험의 위험을 예측합니다.

보험 가입정보, 사고이력, 청구정보 등 다양한 데이터를 활용해 보험사기 탐지, 사고율·손해율 예측, 보험상품 분석 등 보험 업무의 효율성과 정확도를 높이고 있습니다.

주요활용업무
보험사기 탐지 손해율 예측 상품 개발 보험금 청구 분석 고객 위험도 분석
카드·결제 분석

결제 데이터를 분석해 고객의 소비와 금융거래를 이해합니다.

결제금액, 거래시간, 이용업종, 소비패턴 등의 데이터를 분석해 고객 세분화, 맞춤형 혜택 추천, 소비 트렌드 분석, 이상거래 탐지 등 다양한 서비스를 개발합니다.

주요활용업무
고객 세분화 소비패턴 분석 맞춤형 마케팅 이상거래 탐지 결제 데이터 분석
신용평가·기업분석

다양한 금융 데이터를 분석해 신용과 기업의 위험을 판단합니다.

재무제표, 거래정보, 신용정보 등 데이터를 활용해 개인·기업 신용평가, 대안신용평가, 부실기업 예측, 여신 의사결정 등을 지원합니다.

주요활용업무
대안신용평가 기업 재무분석 부실기업 예측 신용평가 모델링 리스크 모델링

금융 데이터 분석은 특정 금융기관에서만 필요한 역량이 아닙니다.

증권 · 카드 · 보험 · 핀테크 · 신용평가 등 다양한 금융 분야에서

데이터를 이해하고, 분석하고, 예측하고, 의사결정을 지원하는 실무 역량이 활용되고 있습니다.

이론을 넘어, 실무로 완성하는
금융 데이터 분석 AI 커리큘럼

금융 이론부터 데이터 분석, AI 활용, 프로젝트까지 단계적으로 학습하며
실무 중심의 프로젝트로 현업에서 바로 통하는 역량을 키웁니다.

교육과정 한눈에 보기
금융 & 데이터 기초

금융의 기본 개념과
데이터 분석의 기초를
이해합니다.

금융 데이터 분석

데이터 수집, 정제, 분석을 통해 금융 데이터를 다루는
실무 역량을 키웁니다.

금융 AI

머신러닝, 딥러닝을 활용해
금융 데이터 분석 및
모델링을 학습합니다.

금융 AI 프로젝트

실무 기반의 프로젝트를 통해
분석부터 모델링,
결과 도출까지 경험합니다.

최종프로젝트
취업&포트폴리오

실전형 프로젝트로
취업 경쟁력을 높이고
포트폴리오를 완성합니다.

상세 커리큘럼
1-3주차
금융 AI트렌드 &
데이터 기초 이론

금융 이론과 디지털금융 트렌드
LEVEL TEST+시상

  • 금융시장의 구조와 기능
  • 금융상품의 종류와 특성
  • 금융 데이터의 특성 및 분석방법론
  • 금융 시장 구조와 디지털 금융 AI 분석 사례

데이터 분석 일반
LEVEL TEST+시상

  • LEVEL TEST+시상
  • 데이터 분석 이론 및 적용 분야
  • 데이터 분석 프로세스의 이해
  • 데이터 분석을 위한 통계
4-6주차
AI 데이터 사이언스
도구 마스터 (Python)

Python, R
LEVEL TEST+시상

  • 프로그래밍 기본 구문
  • 데이터 핸들링
  • 데이터 시각화
  • R 기본개념 및 활용

Python 실습

  • 데이터 분석 및 시각화를 위한 Python 라이브러리
  • AI 모델링의 기초가 되는 알고리즘 라이브러리 실습
7-9주10-11주
빅데이터 수집 및
예측 분석 기법

데이터 수집, 활용

  • 데이터 베이스의 기본 및 활용
  • 웹 스크래핑 및 Open API 활용 데이터 탐색(EDA)
  • 데이터 전처리 및 정제
  • 탐색적 데이터 분석(EDA)

빅데이터 예측 분석 기법
LEVEL TEST+시상

  • 데이터 분석 이론 및 적용 분야
  • 데이터 분석 프로세스의 이해
  • 데이터 분석을 위한 통계
12주-14주
금융 머신러닝 실무
& 미니 프로젝트

금융 데이터 분석을 위한
ML/DL실습

  • 머신러닝/ 딥러닝 기본 개념 이해
  • 머신러닝/딥러닝을 위한 데이터 전처리
  • 머신러닝 모델링 실습
  • 딥러닝 RNN, LSTM 모델 활용 실습

디지털금융 실습

[기업 실무진 강의]
  • 기업금융분석의 이해와 활용
  • 디지털 금융 AI 인사이트 도출
15주-18주
금융 AI 실무 프로젝트 1

고객 데이터 활용 프로젝트
LEVEL TEST+시상

  • 거시경제 데이터 기반 포트폴리오 구성
  • 금융 데이터를 활용한 데이터 분석 실습
  • 금융 데이터를 활용한 투자시스템 구축 실습
    (세부 주제 : 팀 내에서 합의를 통해 결정)

[주제 예시]
- 국내·외 주식시장 충격 전이를 감지하는 KOSPI 리스크 레이더
- 은행거래 데이터를 활용한 이상거래 탐지
- 유동성 요인이 반응하는 xgboost 기반 산업비중조정 투자 전략
- 머신러닝을 활용한 XAI 기반 신용카드 이상거래탐지연구

19주-23주
취업특강금융 AI 실무 프로젝트 2

취업 특강

  • 입사지원서 작성 실습
  • 자소서 첨삭 및 모의 면접

기업 데이터 활용 프로젝트
LEVEL TEST+시상

  • 금융 데이터 특성 이해
  • 금융 관련 논문 서칭
  • 부실기업 예측 모델을 통한 비즈니스 모델 구축
    (세부 주제 : 팀 내에서 합의를 통해 결정)

[주제 예시]
- Stacking Ensemble 모형을 활용한 자산배분 모델 유용성 연구
- 실무 적용 가능하고 강건한 종합 부실 예측 시스템 연구
- 머신러닝 기반 기업 부실 예측을 활용한 알파투자 전략 제언
- Dashboard를 활용한 시니어 맞춤형 종목 선별 시스템 구축

이런 기술을 배워요
Python

금융 데이터 수집·분석 ·전처리, 데이터 시각화 등 다양한 데이터 분석 업무에 활용합니다.

SQL

금융 데이터베이스에서 필요한 데이터를 추출하고, 정제하는 등 데이터 분석을 위한 기초 역량을 학습합니다.

데이터분석

데이터 전처리 → EDA → 분석 → 시각화까지 데이터에서 의미 있는 인사이트 도출합니다.

머신러닝

분류·회귀·예측 모델을 학습하고, 금융 문제에 적용할 수 있는 AI 모델을 구현합니다.

딥러닝

RNN·LSTM 등 딥러닝 모델을 활용하여 시계열데이터 분석 등 고도화된 분석을 진행합니다.

금융데이터

주가·시장·기업·거래 등 다양한 금융 데이터를 활용해 실제 금융 문제를 분석합니다.

TECH STACK

다양한 실무 도구와 기술 스택을 활용해
금융 데이터 분석 역량을 완성합니다.

배우는 것에서 끝나지 않습니다.
직접 금융 AI프로젝트를 하며,
나를 보여줄 수 있는 결과물을 완성합니다.

분석 결과를 설명할 수 있는 역량, 실무에 적용할 수 있는 문제 해결 경험,
그리고 나만의 포트폴리오를 완성합니다.

프로젝트1
신파일러를 위한 대안데이터 기반 신용평가 모델 비교 연구

금융 거래 이력이 부족한 신파일러의 신용평가를 위해 대안데이터를 활용한 신용평가 모델을 구축하고 성능을 비교 분석

주요활용기술
신용평가모델 비교데이터 분석
프로젝트2
대출기업 부실징후 탐지 및 조기경보 시스템

기업의 재무, 비재무 데이터를 분석해 부실기업의 특징을 파악하고,
부실 가능성을 예측하는 모델을 구축

주요활용기술
부실 예측기업 재무 데이터분류 모델
프로젝트3
국내외 주식시장 충격 전이 분석

국내외 주식시장의 데이터를 분석해, 시장 간 충격이 어떻게 전이되는지 파악하고, 주식시장 리스크를 탐지할 수 있는 분석 모델을 구축

주요활용기술
시계열 분석주식시장 데이터Feature Engineering
프로젝트4
실무 활용을 위한 부실 종합 예측 시스템

기업의 재무, 비재무 데이터를 기반으로 부실 가능성을 예측하고,
실제 업무에서 활용할 수 있는 종합 예측 시스템을 설계

주요활용기술
금융 데이터예측 모델링성능 평가
이런 역량을 키울 수 있어요
데이터 분석 역량

금융 데이터를 분석하고
인사이트를 도출하는 능력

프로그래밍 역량

Python, SQL을 활용한
데이터 처리 및 분석 능력

AI 활용 역량

머신러닝을 기반으로
예측 모델을 구축하는 능력

문제 해결 역량

실제 금융 문제를 데이터로
해결하는 실무 적용 능력

포트폴리오 완성

프로젝트 결과물을 통한
취업 경쟁력 강화

이번기수 한정 Special Benefits

금융권 취업을 준비하는 당신을
교육부터 취업 준비까지, 든든하게 지원합니다.

훈련생이 교육에 몰입할 수 있도록, 그리고 성공적인 취업을 위해
다양한 혜택을 제공합니다.

교육비 16,298,700 원

국비지원 97% 할인 적용가

*내일배움카드로 수강 가능해요
50만원
훈련지원금 + 매월 30만원

- 훈련지원금은 출석률에 따라 지급됩니다.

- 국민취업지원제도 시 최대 80만원 지원 받으면서 수강할 수 있어요. (1유형 시)

우수 훈련생 장학금

교육참여도와 성과에 따라
우수훈련생에게 장학 혜택을 제공

투자자산운용사 교재 및 동영상

투자자산운용사 취득에 필요한
자격증 교재와 동영상강의를 제공

교육용 노트북 제공

금융, 데이터 분석 및 프로젝트 실습에
필요한 교육용 노트북 제공

수료가 끝이 아닙니다. 취업까지 함께 준비합니다.

단계별 취업지원 프로세스
STEP1
취업 방향 1차 설계

직무 상담 및 현재까지
준비도 점검

STEP2
직무 분석

필요 역량 분석

STEP3
자소서 이력서

첨삭 및 피드백

STEP4
포트폴리오

취업경쟁력 강화

STEP5
모의면접

면접 대비 및
피드백

STEP6
취업
먼저 경험한 수강생의 이야기
공기업 사무직 재직

교육 과정에서 배운 Python과 VBA 활용 역량은 실제 업무에도 큰 도움이 되었습니다. 비전공자였지만 기초부터 단계적으로 학습하며 충분히 적응할 수 있었고, 프로젝트와 실습 중심 교육 덕분에 실제 업무에서도 활용 가능한 역량을 키울 수 있었습니다. 배운 교육과정을 토대로, 현재는 공기업에서 심사평가 및 민원응대 업무를 담당하고 있으며, 반복 업무를 자동화하는 데 데이터 처리와 코딩 역량을 적극 활용하고 있습니다.

보험사 장기상품기획팀 재직

데이터 분석에 대한 관심이 있었고, 이를 금융 분야에서 활용해보고 싶다는 생각으로 유비온 KDT 과정에 참여했습니다. 특히 금융 데이터를 활용한 실무 프로젝트 중심 교육이라는 점이 가장 매력적으로 느껴졌습니다. 훈련 기간 동안 가장 기억에 남는 것은 프로젝트를 진행하며 여러 번 주제를 변경했던 경험입니다.

데이터 수집과 활용 과정에서 예상치 못한 문제들이 발생했고, 팀원들과 함께 새로운 방향을 고민하며 프로젝트를 완성해 나갔습니다. 제한된 시간 안에서 결과물을 만들어야 했기 때문에 쉽지는 않았지만, 그 과정을 통해 실제 협업 능력과 문제 해결 역량을 키울 수 있었습니다.

저축은행 취업

과정 중 가장 도움이 되었던 것은 금융 도메인 지식과 프로젝트 경험입니다. 단순히 이론만 배우는 것이 아니라 실제 데이터를 활용해 분석하고 문제를 해결하는 경험을 쌓을 수 있었고, 이러한 경험이 실무면접에서 강점으로 작용했습니다. 또한 자기소개서 첨삭과 모의면접 역시 매우 실질적인 도움이 되었습니다. 자기소개서에서는 불필요하게 길거나 모호한 표현을 줄이고 핵심 내용을 명확하게 전달하는 방법을 배울 수 있었고, 모의면접에서는 1분 자기소개와 예상 질문을 반복적으로 연습하며 실제 면접 대응 능력을 키울 수 있었습니다.

수료생의 취업으로 증명하는교육과정
누적 기수 14기

*금융 빅데이터 교육과정

금융권 취업 60%

*누적 수료생 기준

교육과정 만족도 4.3

*고용24 만족도 기준

  • 나이스평가정보 취업
  • 하나저축은행 취업
  • 현대카드 취업
  • SK증권 취업
  • 삼성전자 취업
  • 현대자동차 취업
  • KS씨앤씨 취업
  • 바이오트로닉코리아 취업
  • 이랜드 이노플 취업
  • JT 친애저축은행 취업
  • 한국공항 취업
  • 쿠팡 취업
  • 한국간편결제진흥원 취업
  • KG제로인 취업
  • KB증권 취업
  • 한국투자저축은행 취업
  • 우리은행 취업
  • IBK기업은행 취업

금융권 취업을 위한 5.5개월의 실무 경험
지금, 디지털금융 전문가를 준비하세요.

지원절차
신청서 제출

지원동기 및 기본정보
작성

전화 상담

지원내용 및
교육 참여 가능 여부 확인

인터뷰

20분 내외, zoom 면접
공통질문+개별질문

최종 선발

면접 후
최대 7일 이내

고용24 신청 및
자부담 결제

고용24 최종 신청,
자부담금 결제 선수학습 수강

모집안내
교육기간

2026.10.30(금) – 2027.04.16(금)

교육시간

평일 주 5일 9:00 ~ 18:00 (100% 오프라인 수업)

교육장소

유비온 디지털 교육센터 (구로디지털단지역 도보2분)

수강료

16,298,700원 50만원

지원자격
  • - 금융권 취업을 준비하고 있다면
  • - 데이터 분석을 배우고 싶다면
  • - AI를 금융 분야에 적용하고 싶다면
  • - 취업용 포트폴리오가 필요하다면
  • - 금융·AI 분야로 커리어 전환을 원한다면