데이터 분석부터 AI모델 개발까지, 프로젝트로 배우는 산업 융합 실무교육
데이터분석·AI 기술을 기반으로 전략, 마케팅, 제조, 서비스 산업 등 전 산업군의 기술영업·서비스기획 등 다양한 직무에 최적화된 실무 응용 기술
2026년 마지막, 2027년 상반기 취업 준비과정
SECTION 01
아시아경제 교육센터의 AI 부트캠프는 Python 기초부터 데이터분석, 머신러닝·딥러닝, 생성형 AI, LLM·RAG, 데이터 시각화, AI 웹서비스 개발까지 단계적으로 학습하는 실무 중심 교육과정입니다.
단순 이론학습에 그치지 않고 데이터 기반 문제해결과 팀 프로젝트를 통해 실제 취업 포트폴리오까지 완성합니다.
SECTION 02
데이터분석부터 AI 모델링, 생성형 AI, 서비스 구현까지 폭넓은 실무역량을 기반으로 데이터·AI 분야의 다양한 직무 진출을 준비합니다.
CAREER PERFORMANCE
CAREER SUPPORT
성공적인 취업을 위한 아시아경제만의 5단계 맞춤형 프로세스
훈련생 희망 진로 파악
& 1:1 맞춤형 직무 설계
교육생 희망진로·직무 매칭 기업 선별
제출용 서류 취합 및 점검
아시아경제 공식 추천서
및 지원자 특장점 요약서 기업 전달
추천 서류전형 통과 후
실무면접 일정 개별 공지
기업 인사담당자와 교육센터가 주고받은
합격 및 채용 논의 과정입니다.
안녕하세요, A사 사업부입니다.
올해 수료생을 대상으로 신입/경력 채용을 하고자 합니다.
좋은 인재가 있다면 적극 검토하겠습니다!
현재 C사 AI엔지니어 채용공고에
저희 수료생을 추천드립니다.
프로젝트 수행 및 기술 역량이
매우 우수합니다.
현재 AI엔지니어 채용공고에
저희 B사 수료생을 추천드립니다.
프로젝트 수행 및 기술 역량이
매우 우수합니다.
보내주신 이력서 잘 검토했습니다.
추천해주신 지원자분 면접을 진행하고자 하니
일정 조율 부탁드립니다.
우수한 인재 추천 감사합니다!
오늘 면접보신 두 분 모두
합격 소식 전합니다!
교육과정에서의 경험이
큰 점수를 받았습니다.
온보딩부터 성심껏 준비하겠습니다.
추천해주신 OOO교육생 면접 요청드립니다. 가능하신 일정 뽑아주시면 지정해 알려드리겠습니다. 우수한 인재를 추천해 주셔서 감사드립니다.
프로젝트 발표회에 참여했던 OOO 교육생을 저희 회사에서 채용하고 싶은데 면접 자리를 마련해주시면 감사하겠습니다. 데이터분석 직무로 다른 우수 인재가 있으시면 같이 추천 부탁드리겠습니다.
작년에 추천해주신 OOO, OOO 두 친구 모두 아주 열정적으로 근무하고 있습니다. 올해도 추가 인력을 채용 예정이라 우수한 수료생 추천해주시면 적극 채용 검토하겠습니다!
자기부담금 전액 환급
수료율 90% 이상 달성 필수매월 훈련수당 최대 800,000원
고용보험기금 매월 최대 200,000원 + 국민취업지원제도 600,000원 (*유형 I 해당 시)자격증 응시료 지원 · 스터디 그룹 운영
ADsP, SQL 등 자격증 취득 보장 · 취득률 90% 이상정부부처 공모전 참여 기회 보장 · 수상 시 상격에 따라 부상 별도 시상
훈련생 커리어 관리 및 포트폴리오 확보Demo-Day 참여를 통해 훈련생 전원 언론사 명의 상장 및 부상 시상
훈련생 커리어 관리 및 포트폴리오 확보서류전형 및 면접, 취업분석 등 취업전략 설계, 진로상담 및 직무 적성 맞춤
포털사이트 N사 인사팀장 · 산업정책연구원 박사 등 전문 컨설턴트 지도 (취업 성공률 평균 72%)수료율 80% 달성 시점부터 최소 5회 이상 보장
유료 생성형AI 지원 · 스터디공간 24시간 상시 제공 · 훈련장비 및 교재 · 사물함 등 일체 지원
SECTION 06
K브랜드 및 글로벌 바이어 중개 플랫폼 기반 글로벌 진출 솔루션
스트레스 치유를 위한 디지털 바이오마커 기반 멘탈헬스 AI솔루션
멀티모달 딥러닝 기반 한국어 SNS 혐오표현 탐지 시스템
기초 역량부터 산업 프로젝트까지 단계별 학습 내용을 확인하세요.
산업별 AI 활용 및 서비스 이해 - 제조·유통·금융·콘텐츠 등 산업별 AI 활용 사례 탐색 - 데이터 분석·생성형 AI·AI Agent 기반 업무 및 서비스 개선 사례 이해 - 사용자 문제와 비즈니스 가치를 중심으로 프로젝트 아이디어 탐색
개발 환경 및 협업 도구 활용 - Python·코드 편집기 등 개발 환경 설정 - 생성형 AI 코딩 도구 활용 및 개발 결과 검증 방법 이해 - Git·GitHub 기반 코드 관리 및 팀 협업 기초
파이썬 기초 및 바이브코딩 입문 - Python 기초 문법 및 실습 — 조건문·반복문·함수·문자열·모듈·패키지 - Pandas·NumPy·Matplotlib 등 데이터 분석 라이브러리 활용 - 자연어 요구사항을 활용한 Python 코드 생성·실행 및 동작 확인
스크립트 작성 및 응용 - Python 스크립트 작성 및 반복 작업 자동화 - JSON 기반 데이터 처리 및 파일 입출력 - 바이브코딩을 활용한 코드 작성·수정 및 오류 해결
데이터 수집 및 자동화 - Beautiful Soup·Selenium을 활용한 웹 크롤링 - OpenAPI 활용 및 외부 데이터 연동 - Python 기반 데이터 수집·정제 및 자동화 실습
통계 기초 및 데이터 분석 - 기초 통계 및 데이터 전처리·탐색적 데이터 분석 - 변수 간 관계 분석 및 분석 결과 시각화 - 매출·고객·상품 등 공개·실습용 산업 데이터 분석
데이터베이스 구조 및 설계 - 관계형 데이터베이스의 구조 및 데이터 모델링 - 테이블·기본키·관계 설정 및 데이터 저장 구조 설계 - Python과 데이터베이스 연동 기초
SQL 기반 데이터 조회 및 관리 - SQL 기본 문법·함수·JOIN·서브쿼리 활용 - 데이터 조회·집계·수정 및 트랜잭션 이해 - 생성형 AI를 활용한 SQL 작성·수정 및 조회 결과 검증
데이터 연동 및 시각화 - 데이터 수집·정제·변환 및 데이터베이스 연동 - 주요 업무지표를 활용한 차트·대시보드 구성 - 분석 목적에 맞는 시각화 및 결과 해석
산업별 문제 탐색 및 데이터 분석 주제 선정
데이터 탐색 및 분석 목표·활용 지표 설정
데이터 수집·정제·전처리 및 품질 검증
데이터베이스 구축 및 분석 데이터 연동
바이브코딩 기반 분석·시각화 및 보고서 작성
프로젝트 포트폴리오 제작·발표 및 리뷰
인공지능 기초 및 모델링 과정 이해 - 머신러닝·딥러닝·생성형 AI의 기본 개념 이해 - 문제 정의부터 데이터 구성·학습·평가까지 모델링 과정 학습 - 산업별 예측 모델 및 AI Agent 활용 사례 탐색
머신러닝 모델 구축 및 평가 - 학습·평가 데이터 구성 및 데이터 누수 방지 - 회귀·분류 기반 예측 모델 구축 - 성능지표와 오류 분석을 통한 모델 비교 및 개선
LLM 활용 및 프롬프트 설계 - LLM API 활용 및 업무 목적에 맞는 프롬프트 작성 - 문서 요약·정보 추출·분류 및 정해진 형식의 응답 생성 - 응답 정확성 점검 및 이미지·텍스트 입력을 활용한 기초 실습
문서 검색 기반 RAG 시스템 구현 - 문서 분할·임베딩을 활용한 검색용 데이터 구성 - 업무 문서·상품 정보 등을 근거로 답변하는 질의응답 구현 - 검색 결과·답변의 정확성 및 출처 확인
LangChain 기반 AI Agent 구현 및 활용 - AI Agent의 기본 구조 및 도구 활용 방식 이해 - 문서 검색·데이터 조회 등 도구를 연결한 단일 Agent 구현 - 사용자 요청에 따른 작업 수행 및 실행 결과 검증
산업별 문제 정의 및 AI 활용 시나리오 설정
사용자·업무 분석 및 서비스 가치 제안
데이터 활용 계획 및 AI 기능 설계
주제에 따른 예측 모델·RAG·AI Agent 기능 구현
모델·기능 평가 및 업무 적용 가능성 검토
프로젝트 포트폴리오 제작 및 시연 준비
프로젝트 발표·시연 및 결과 리뷰
웹서비스 기획 및 화면 설계 - 목표 사용자와 활용 목적에 따른 서비스 시나리오 설계 - 정보 입력·작업 수행·결과 확인으로 이어지는 화면 구성 - Streamlit 기반 웹서비스 개발 환경 이해
바이브코딩 기반 화면·기능 구현 - 자연어 요구사항을 활용한 화면 및 기능 개발 - 입력·파일 업로드·분석 결과·대화 화면 구현 - 생성 코드의 동작 확인 및 오류 수정
데이터 및 AI 기능 연계 - 데이터 저장·조회 및 서비스 입력 데이터 연결 - 예측 모델·문서 질의응답·AI Agent 등 주제에 맞는 기능 연동 - 요청 처리 상태 및 실행 결과 표시
서비스 테스트 및 사용성 개선 - 입력 오류·응답 실패 등 주요 상황별 기능 테스트 - AI 응답과 화면 표시 결과 점검 및 사용자 피드백 반영 - 응답시간 및 반복 실행에 따른 처리 효율 개선
웹서비스 배포 및 실행 환경 관리 - API 키·접근 권한 등 서비스 설정 정보 관리 - 웹서비스 배포 및 배포 환경에서의 동작 확인 - 사용 안내·실행 문서 작성 및 파이널프로젝트 준비
산업 현장·사용자 문제 탐색 및 프로젝트 주제 선정
팀 구성·역할 분담 및 멘토 피드백 계획 수립
사용자·시장 분석 및 서비스·비즈니스 모델 기획
데이터 활용 계획·서비스 설계 및 개발 일정 수립
데이터 분석 및 주제에 맞는 AI 모델·기능 개발
바이브코딩 기반 웹서비스 구현 및 AI Agent 기능 연계
서비스 통합 테스트·오류 검증 및 피드백 반영
웹서비스 배포·시연 영상 및 프로젝트 포트폴리오 제작
최종 결과 점검 및 발표·시연 준비
산업별 문제 해결 과정 및 서비스·비즈니스 모델 발표
AI 웹서비스 시연 및 질의응답
프로젝트 평가 및 개선 방향 피드백
Demo-Day 시상
수료식(수료증 발급, 모범상 시상) 및 단체 기념촬영
바이오헬스 산업체 현장실무자 특강(산업·인사)
1:1 취업컨설팅(비대면) 및 면접 기회 제공
