국내 유일 대학병원 의료진 프로젝트 지도로 고품질 연구 성과 보장
의료 데이터 분석, 인공지능 모델링, AI Agent, 데이터 시각화, 웹서비스까지 한번의 참여로 기술 마스터. 프로젝트로 완성하는 실무 중심 교육
2026년 마지막, 2027년 상반기 취업 준비과정
SECTION 01
아시아경제 교육센터는 2023년부터 디지털 바이오헬스 분야에 특화된 직업훈련과정을 운영하고 있으며, 의료·바이오·헬스케어 도메인 전문성과 AI 기술을 융합한 실무 중심 교육을 통해 기업과 기관이 찾는 글로벌 인재를 육성하고 있습니다.
특히 국내 주요 대학병원 의료진이 프로젝트에 참여해, 실제 의료·산업 현장의 과제를 기반으로 기획·데이터 분석·AI 모델 개발·서비스 구현 및 문제해결까지 전 과정을 수행하며 산업 현장에서 요구하는 실무형 디지털 헬스케어 인재를 양성하고 있습니다.
심장, 뇌, 간, 폐, 위, 대장, 바이러스, 질환 등
실제 환자 의료 정보 데이터 보유
서울대·이대·아주대·충북대 등
대학병원 의료진 멘토와 함께 프로젝트 수행
다년간 축적된 디지털 헬스케어
교육 환경과 자원 및 플랫폼 지원
SECTION 02
의료·바이오 데이터 분석부터 AI 모델링과 디지털 헬스케어 서비스 개발까지,
산업 현장에서 요구하는 융합 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
LLM·멀티모달 검진데이터 데이터를 활용한 질환 조기예측 모델
CT·병리·영상 데이터를 활용한 질환 분류 및 판독 모델
단백질 구조 및 후보물질 데이터 기반 신약 개발 단백질 설계 플랫폼
기초 역량부터 산업 프로젝트까지 단계별 학습 내용을 확인하세요.
일반개념 및 시스템 이해 - 산업 빅데이터·AI 전략·국내외 기술 동향과 의료 IT 사례
디지털 환경 구축 - RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템) - SW, 라이브러리, 오픈툴, Colab, Storage, Git 등
파이썬 기초 및 바이브코딩 입문 - Python 기초 문법 및 실습(조건문, 반복문, 함수, 문자열 처리, 모듈·패키지) - Pandas·NumPy·Matplotlib 등 데이터 분석 라이브러리 활용 - 바이브코딩 기초 및 Python 코드 생성·실행 실습
스크립트 작성 및 응용 - Python 스크립트 작성 및 자동화 실습 - 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 - RESTful API·OpenAPI 활용 및 데이터 연동 - Python 기반 데이터 수집·정제 및 자동화 실습
통계 기초 및 데이터 분석 - 기초 통계 및 데이터 전처리·탐색적 데이터 분석 - 데이터 분류·회귀 기초 및 분석 결과 시각화 - 헬스케어 데이터 분석 및 시각화 실습
데이터베이스 구조 및 설계 - 관계형 데이터베이스(RDBMS) 구조 및 데이터 모델링 - Oracle 기반 테이블·스키마·시퀀스 생성 및 관리 - 데이터베이스 설계 및 Python 연동 기초
SQL - SQL 기본 문법·함수·JOIN·서브쿼리 활용 - 데이터 조회·집계 및 트랜잭션·예외처리 - 생성형 AI를 활용한 SQL 작성·수정 및 결과 검증
데이터 연동 및 시각화(Power BI) - 데이터 수집·정제·변환 및 데이터베이스 연동 - Power BI 기반 데이터 시각화 및 대시보드 구현
프로젝트 기획 (목표, 주제, 데이터 수집, 분석, 시각화)
정형·비정형 데이터 탐색 및 분석 범위 설정
데이터셋 구축(수집, 분류, 정제, 전처리, 검증)
데이터베이스 설계, 구축 및 데이터 연동
바이브코딩 기반 분석·시각화 보고서 작성
모델링 프로젝트 및 포트폴리오 제작·발표 및 리뷰
인공지능 기초 및 모델링 과정 이해 - 머신러닝·딥러닝·자연어처리 및 생성형 AI의 기본 개념 이해 - 문제 정의부터 데이터 구성·학습·평가·추론까지 모델링 과정 이해 - 의료·헬스케어 분야 예측 모델과 AI Agent 활용 사례 탐색
학습 데이터 구성 및 전처리 - 지도학습·비지도학습의 특성 및 학습·검증·테스트 데이터 구성 - 결측치·범주형 변수·스케일링 처리 및 클래스 불균형 대응 - 데이터 누수 방지 및 학습 데이터 품질 점검
머신러닝 모델 구축·평가 및 성능 개선 - 회귀·분류 중심의 기준 모델 구축 및 군집 분석 기초 실습 - 성능지표와 오류 분석을 통한 모델 비교 및 의료·바이오헬스 관점의 결과 해석 - 학습 설정 조정 및 과적합 방지를 통한 성능 개선
딥러닝 기초 및 멀티모달 모델 활용 - 신경망·CNN의 기본 원리 및 이미지 분류 실습 - 사전학습 모델을 활용한 이미지·텍스트 통합 분석 - 의료·헬스케어 자료를 활용한 멀티모달 분석 및 결과 검증
LLM 활용 및 프롬프트 설계 - LLM API 활용 및 의료 정보 분석 목적에 맞는 프롬프트 작성 - 대화 내용 관리 및 정해진 형식의 응답 생성 - 전문용어·수치·근거 중심 응답 정확성 점검 및 오류 처리
의료 문헌 기반 RAG 시스템 구현 - 문서 분할·임베딩 활용 검색용 데이터 구성 - 검색한 자료를 근거로 답변하는 질의응답 시스템 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·예측 모델을 연결한 Agent 구현 - 사용자 요청에 따른 작업 수행 및 실행 결과 검증
모델 최적화 및 AI Agent 연계 실습 - 건강지표 예측 모델 또는 멀티모달 분석 기능을 AI Agent와 연계 - 작업 수행 과정의 오류 점검 및 결과 개선 - 모델·실행 코드·평가 결과 정리 및 세미프로젝트 준비
의료·헬스케어 문제 정의 및 프로젝트 주제 선정
주제 선정 및 데이터 활용·모델링 계획 수립
데이터 전처리 및 AI 모델링 개발 프로세스 구축
AI 모델 개발 및 주제에 따른 LLM·AI Agent 기능 연계
모델 성능 평가 및 분석 결과 시각화
프로젝트 포트폴리오 제작 및 시연
프로젝트 발표 및 결과 리뷰
의료·헬스케어 웹서비스 기획 - 사용자 타겟팅 및 서비스 시나리오 설계 - AI 모델·AI Agent를 활용한 주요 기능 및 화면 구성 - Streamlit 기반 웹서비스 개발 환경 이해
사용자 경험 및 화면 설계 - 의료 정보 전달 화면 및 시각화 구성 - 분석 결과의 안내 화면 설계
바이브코딩 기반 웹서비스 구현 - 요구사항 작성 및 화면·기능 구현 - 생성 코드의 동작 확인 및 오류 수정 - Streamlit 기반 입력 화면·파일 업로드·결과 화면 개발
서비스 데이터 설계 및 연동 - 서비스 데이터 구조 설계 - 데이터 저장·조회 및 AI 모델 입력 데이터 연결 및 보안관리
AI 모델 및 AI Agent 기능 연계 - 예측·분류 모델 활용 분석 - 문서 검색·질의응답·결과 요약 지원 AI Agent 연동 - 요청 처리 상태 및 실행 결과 확인 기능 구현
사용자·관리자 대시보드 개발 - 사용자용 정보 조회 및 분석 결과 화면 구성 - 관리자용 DB, 서비스 이용현황 대시보드 구성 - 데이터 저장·조회 및 AI 모델 입력 데이터 연결
서비스 테스트 및 성능 개선, 배포 - 입력 오류·응답 실패 등 주요 상황별 기능 테스트 - 모델·AI Agent 응답의 정확성 및 화면 표시 결과 점검 - 응답시간 개선 및 반복 실행에 따른 처리 효율 향상 - 웹서비스 배포 및 배포 환경에서의 동작 확인
의료/헬스케어 분야 문제탐색 및 프로젝트 주제 선정
팀구성· 역할 분담(TA, AA, DA, ETC) 및 현직자 멘토 매칭
시장분석 및 서비스 비즈니스 모델 기획
프로젝트 추진 절차 및 서비스 설계·개발 일정 수립
데이터 분석 및 AI 모델 개발·평가
바이브코딩 활용 웹서비스 구현 및 AI agent 기능 연계
서비스 통합 테스트·오류 검증 및 멘토 피드백 반영
웹서비스 배포·시연 영상 및 프로젝트 포트폴리오 제작
최종 발표·서비스 시연 및 평가
팀별 파이널프로젝트 발표
심사위원 평가 및 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
