DATA College

금융권 데이터 분석가 과정

DATA College

금융권 데이터 분석가 과정

어디에서도 볼 수 없었던 금융권 데이터 분석가를 위한 단 하나의 길

    2024학년도 1기 교육 기간

    2024년 3월 11일

    ~ 8월 30일 (6개월)

    입학 예약 접수 기간

    12월 11일 예약 접수 시작
    (선착순 마감)

    교육 시간 / 방법
    • 오프라인 집중 학습
    • 월 ~ 금, 오전 9시 ~ 오후 6시
오직
에서만 가능합니다.
우리 삶의 모든 면을 혁신하는 DATA.
DATA 전문가가 되는 것은 단순한 직업 선택이 아닌
미래의 선두주자로 나서는 결정입니다.
CollegeX는 이 분야의 무한한 가능성을 탐색하고,
비즈니스의 미래를 바꾸는 전문가를 만들어갑니다.
공신력 있는 전문기관과 설계한 커리큘럼을 기반으로
업계 최고의 멘토와 함께하는 프리미엄 교육
실무에서 적용할 수 있는 논문 작성, 활용 기술을
습득하는 대학원 수준의 심도있는 경험
전담 에이전트의 밀착 맞춤 관리로
어디서도 경험할 수 없는 최상의 학습 경험
금융전문기관이 설계한 프리미엄 과정
는 다릅니다
Point 1지금, 금융권 데이터 분석가
여야 하는 이유
한 번쯤 꿈꿔보지 않으셨나요?
높은 연봉, 안정적인 복지, 전문성 있는 직무
이 모든 게 보장되는 메이저 금융권에서
데이터 전문가 커리어
를 시작해보세요.
Point 2처음부터 끝까지
금융권 디지털 직군만을 위해
설계한 전문 교육
금융 비즈니스에서는
복잡도 높은 대용량 데이터를 다루어야 합니다.
DATA College에서는
명확한 데이터 통찰력을 기릅니다.
뛰어난 펠로우, 멘토와 함께 인사이트를 확장하세요.
혁신을 이끌어갈 CollegeX와 함께.
선택과 집중이 필요한 지금,
금융권 DATA 전문가가 되기 위한
가장 빠르고 확실한 길
데이터 분석 공부 따로,
금융권 준비 따로 하지 마세요.
합격으로 가는
지름길을 알려드립니다.
가 다른 이유.
뽑힌 사람은 모르는 뽑는 사람들의 이야기메이저 금융권 면접관이 말하는
”합격 필수 요소”
신한은행, 국민은행, NH농협은행,
한국투자증권, 키움증권, 현대카드 등
3~15년차 금융권 데이터 분석 현직자 57명 대상
심층 설문∙인터뷰 진행(응답자 중 채용 경험자 50%)
경쟁력 있는 지원자에게 필요한
Hard Skill과 Soft Skill.
알고 시작하는 사람은 다릅니다.
금융권 전문가로 도약하기 위해,
밀도 높은 6개월을 투자하세요.
Point 3공신력있는 금융전문기관과 설계한 커리큘럼
업계 최고의 전문가와 함께하는 프리미엄 교육
현직 금융권 데이터 분석가의 검증을 거쳐
불필요한 내용은 빼고 진짜 필요한 것은 더해
꼭 필요한 내용만 담았습니다
멘토 소개
멘토 소개
펠로우의 성장과 함께합니다.
검증된 펠로우 동료들과 함께하는
최고의 몰입 경험.
학습에 온전히 몰입하여,
자신의 것으로 만들 수 있도록
CollegeX 에이전트가 함께합니다.
만의 최적의
교육 시스템을 통해
교육 시스템을 통해
지식과 실무역량을
겸비한 DATA 인재로 성장하세요.
섹션별 구성
학습 섹션
프로젝트 섹션
학습 목표
  • 데이터 분석가(Data Analyst) 직무 이해
  • 분석의 기초가 되는 통계학, DB 및 SQL, 금융 시장에 대한 기초적 이해
  • 미니 프로젝트
이론 및 실습
  • DA 직무 소개
  • 금융 시장 및 상품의 이해, 재무제표 분석
  • 금융데이터 분석을 위한 Excel
  • 금융데이터 분석을 위한 SQL
커리어 컨설팅 & 현직자 세미나
  • [멘토링] 현직자 세미나 (은행권 데이터팀 특징과 DA의 역할)
프로젝트
[미니 프로젝트1]
  • Excel과 SQL을 활용한 금융 데이터 분석
기초 수학 및 통계학 강의
선형대수학, 통계 개념 등 현직에서
스스로 학습해야 하는 내용을 DATA College에서
미리 소화합니다.
수학 비전공자도 데이터 분석을
깊이 이해하고 구현할 수 있도록,
4주차부터
전문가가 설계한 기초 수학 및 통계학 강의를
총 16시간 분량의 97개 VOD 강의
로 제공합니다.
Chapter 1. 딥러닝을 위한 기초 선형대수학
벡터, 행렬, 행렬 연산, 텐서
Chapter 2. 딥러닝을 위한 미분
미분 기초, 경사하강법, 체인룰과 역전파, 딥러닝과 머신러닝 면접준비
Chapter 3. Pandas 다루기
Pandas 기초, DataFrame 다루기, 주요 메서드, 금융데이터 pandas로 다루기
Chapter 4. 중급 파이썬
파이썬 내부 함수, 파이썬 표준 라이브러리, 병렬처리 소개, Ray를 활용한 병렬처리
주차별 구성
1주차
OT (Introduction / ChatGPT / 재무제표)
2주차
금융상품론
3주차
금융 데이터 분석을 위한 Excel
4주차
금융 데이터 분석을 위한 SQL
5~6주차
  • [미니 프로젝트 1]
5~6주차
  • 금융 데이터 분석을 위한 Python
7주차
결론 도출 및 인사이트 분석
8주차
기초 통계학과 Python
9주차
[미니 프로젝트 2] 금융데이터를 활용한 신용 리스크 예측
10주차
심화 통계학 / ChatGPT
11주차
머신러닝을 활용한 금융 데이터 분석
12주차
머신러닝을 활용한 금융 데이터 분석
13주차
Customer Behavior Analytics
14주차
[미니 프로젝트 3] 데이터를 활용한 고객 이탈 예측
15주차
금융 데이터분석 공모전 입상을 위한 딥러닝
16주차
[미니 프로젝트 4, 5] 고객 대화 데이터를 활용한 구매 전환율 예측 & 이커머스 상품 데이터를 활용한 가격 트렌드 분석
17~19주차
[빅 프로젝트]
20주차
프로젝트 준비
21~24주차
  • 공모전 프로젝트
21~24주차
  • 커리어 섹션 - 커리어 프로그램
21~24주차
  • 졸업식 - 채용 박람회
이론부터 실전까지
금융권 데이터 전문가 도약에 필요한
모든 것을 한 번에.
학습 지원
에서만 가능한 학습 지원
모집 요강
환불규정
선불제 환불 규정
후불제 환불 규정
자주 묻는 질문
나이 제한이 있나요?
대학교, 대학원 재학생이나 직장인도 들을 수 있나요?
오프라인으로 진행되나요?
장비를 대여할 수 있나요?
중도 하차를 하게 되는 경우는 어떻게 되나요?
후불제는 월 소득이 275만원이 안될 경우 수강료를 내지 않아도 되나요?
‘1년 이내 취업하지 못할 경우 수강료 100% 환불’은 어떤 조건이 있나요?
더 높이, 더 새롭게. 차세대 금융권 데이터 전문가를 향한 도약