AI라는 말은 매일 듣지만
정작 무엇부터 어떤 순서로 공부해야 할지 막막하다.
✦ 02 · STARTING POINTAI 공부, 해야 할 것 같긴 한데
AI 공부, 해야 할 것 같긴 한데
어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면?
많은 청년들이 강의를 찾아보지만, 실제 취업 준비 단계에서는 같은 고민에 부딪힙니다.
온라인 강의는 들어봤지만
직접 구현해서 보여줄 수 있는 내 결과물이 없다.
취업 준비를 시작해야 하는데
자소서와 면접에서 설명할 실전 프로젝트와 포트폴리오가 부족하다.
비전공자·초보자라서
데이터·AI·백엔드 분야는 시작조차 어렵게 느껴진다.
CORE DIFFERENCE
그래서 이 과정은 ‘얼마나 많이 들었는가’보다 ‘무엇을 직접 만들어봤는가’에 집중합니다.이론 학습 + 실습·프로젝트 → 직접 구현·포트폴리오
✦ 03 · WHY NOW · 이미 기업도 빠르게 찾는 역량산업 전반에 AI가 도입되는 지금,
산업 전반에 AI가 도입되는 지금,
기업이 찾는 역량도 달라지고 있습니다
글로벌 고용·업무 트렌드 보고서는 AI와 데이터를 실제 업무에 연결할 수 있는 실무 인재 수요가 빠르게 커지고 있음을 보여줍니다.
글로벌 산업 변화 지표2030년까지 기업 비즈니스를 바꿀 핵심 기술
2030년까지 기업 비즈니스를 바꿀 핵심 기술
86%의 기업이 ‘AI · 정보처리’ 지목
World Economic Forum(세계경제포럼) 보고서에서 AI & Big Data는 가장 빠르게 중요도가 상승하는 기술 역량 NO.1으로 꼽혔습니다.
Big Data SpecialistsAI & ML SpecialistsSoftware & App Developers
86%WEF 2025
AI·정보처리 기술이 비즈니스를 변화시킬 것으로 전망한 기업
2030년까지 기업 환경을 바꿀 핵심 동력으로 AI 및 정보처리 기술 지목
Source · World Economic Forum (Future of Jobs Report 2025) ↗NO.1핵심 기술 역량
가장 빠르게 중요도가 높아지는 기술 역량 ‘AI & Big Data’
빅데이터·AI·소프트웨어 개발 직무가 빠르게 성장하는 핵심 분야로 제시
Source · WEF Future of Jobs Report 2025 ↗66%글로벌 기업 리더 조사
“AI 역량이 없는 지원자는 채용하지 않겠다”고 응답한 리더
전 세계 기업 리더 대상 조사에서 실무 AI 활용 역량의 중요성 강조
Source · Microsoft & LinkedIn (2024 Work Trend Index) ↗71%글로벌 기업 리더 조사
경력이 적어도 AI 역량을 갖춘 지원자를 선택하겠다고 응답
단순 연차보다 AI를 실제 업무에 연결할 수 있는 실전 경험 선호
Source · Microsoft & LinkedIn (2024 Work Trend Index) ↗* 66%·71% 지표는 Microsoft & LinkedIn 2024 Work Trend Index의 글로벌 기업 리더 설문 결과이며, 국내 고용노동부 K-디지털·첨단산업 인재양성 정책에서도 현장형 AI 실무인력 양성이 확대되고 있습니다.
✦ 04 · PRACTICAL WORKFLOW따로 배우지 않고,
따로 배우지 않고,
실제 서비스가 만들어지는 흐름으로 배웁니다
단계를 클릭해 보세요. 각 단계에서 직접 수행하는 실습과 손에 남는 산출물을 바로 확인할 수 있습니다.
01데이터 이해 · 정제
흩어진 원본 데이터를 분석 가능한 구조로 바꿉니다
실제 업무 데이터에는 결측치와 이상치가 섞여 있습니다. Python과 Pandas로 데이터를 정제하고 핵심 변수를 찾아 문제 정의의 근거를 만듭니다.
- 원본 CSV·DB 데이터 수집 및 결측치·이상치 정제
- 탐색적 데이터 분석(EDA)으로 핵심 상관관계 도출
- 비즈니스 문제를 해결할 타깃 지표와 피처 정의
PythonPandasEDAData Visualization
이 단계에서 완성하는 산출물데이터 분석 리포트 & 전처리 파이프라인
✦dataset_cleaner.py · 상권 매출 데이터셋
● 12,480 rows 정제됨SAMPLE DATA결측치 0건
날짜권역매출지수2026-10-01수성구1,2842026-10-02달서구1,0192026-10-03중구1,4722026-10-04북구1,195
FEATURE IMPORTANCE상관도 상위 변수
✦ 05–07 · CURRICULUM DEEP DIVE첫 AI 커리어일수록,
첫 AI 커리어일수록,
직접 만들고 운영·배포까지 경험해야 하니까
데이터 분석 → AI 모델 구현 → 백엔드·MLOps 배포까지 각 기술이 실제 서비스에서 어떻게 연결되는지 단계별로 체득합니다.
✦ 내가 만드는 AI · 데이터 기반 서비스● 작동중
업로드한 데이터와 문서에서 핵심 예측 결과와 근거를 알려줘
연결된 데이터 파이프라인과 AI 모델을 기준으로 분석 결과를 정리했어요 🚀
+DATA · AI MODEL · FastAPI / Spring AI · MLOps 연결됨↑
비전공자도 단계별 시작 OK
기술을 배우는 순서가 곧 결과물을 만드는 순서입니다
STEP 01AI 기초 · 데이터 분석
Python과 데이터 전처리로 AI의 재료부터 다룹니다
- 배우는 내용
- Python 문법부터 Pandas 데이터 정제·탐색적 분석(EDA)·시각화까지 실습합니다.
- 실무 연결
- 현업의 거친 원본 데이터를 분석 가능한 구조로 정제하고 핵심 변수를 도출합니다.
- 완성 결과물
- 데이터 분석 리포트 & 시각화 대시보드
PythonPandas데이터 전처리탐색적 분석
STEP 02머신러닝 · 생성형 AI · 기획
예측 모델링부터 LLM·서비스 기획까지 문제 해결에 적용합니다
- 배우는 내용
- Scikit-learn 예측 모델, LLM·생성형 AI 연동, 또는 AI 프로덕트 요구사항(PRD)을 설계합니다.
- 실무 연결
- 모델 성능을 검증·개선하거나 사용자 문제를 해결할 AI 제품 구조를 구체화합니다.
- 완성 결과물
- 검증된 예측·생성 AI 모델 또는 AI 서비스 PRD
Scikit-learnLLM / RAGPRD 설계성능 검증
STEP 03백엔드 API · Cloud-Native MLOps
학습된 AI 모델을 API로 감싸 실시간 서비스로 배포합니다
- 배우는 내용
- FastAPI·Spring AI 기반 API 서버 구축과 컨테이너·클라우드 배포 흐름을 실습합니다.
- 실무 연결
- 내 PC에만 있던 모델을 외부에서 호출 가능한 실시간 예측·응답 서비스로 연결합니다.
- 완성 결과물
- 실시간 AI API 서비스 & MLOps 배포 파이프라인
FastAPISpring AICloud-NativeMLOps
✦ 08 · PROJECT & PORTFOLIO SAMPLE배웠다는 말보다,
배웠다는 말보다,
직접 만든 결과물로 보여주세요
수료 후 이력서와 포트폴리오에 어떻게 남는지 과정별 대표 프로젝트 구성을 확인해 보세요.
Project 01
중급과정 핵심 프로젝트학습된 AI 모델을 API로 감싼 실시간 수요 예측 서비스 구축
팀 프로젝트200시간 과정Python · FastAPI · MLOps
공공·상권 데이터를 분석해 예측 모델을 만들고, FastAPI로 실시간 추론 API와 대시보드까지 연결하는 End-to-End 프로젝트입니다.
주요 활동
- 지역·업종별 시계열 데이터 정제 및 핵심 변수(요일·기온·유동인구) 도출
- Scikit-learn 기반 예측 모델 학습·검증 및 오차율 개선
- FastAPI로 실시간 예측 엔드포인트(/predict) 구현 및 예외 처리
- 배포 환경 구성 및 대시보드 화면에서 예측 결과 실시간 시각화
기술 스택 & 핵심 역량
PythonPandasScikit-learnFastAPIREST APIMLOps 기초
담당 역할데이터 전처리 · 예측 모델링 · FastAPI 서빙
최종 산출물실시간 예측 API · 데이터 분석 리포트 · 서비스 시연 대시보드
프로젝트 결과물 예시 화면실제 구현 흐름을 이해하기 위한 UI 샘플
다음 달 예측 수요지수1,482▲ 전월 대비 +12.4%
모델 검증 설명력(R²)0.918교차 검증 완료 (예시)
FastAPI 추론 응답200 OK평균 42ms 실시간 반환
월별 실제 수요 추이 및 AI 예측 결과
실제 데이터 AI 예측 구간
📊데이터 정제 · 피처 추출>
⚡FastAPI 추론 연결 완료>
✓실시간 예측 응답 생성>
* 이해를 돕기 위한 프로젝트 예시 화면이며, 세부 주제와 데이터셋은 과정 운영 및 팀 프로젝트 기획에 따라 달라질 수 있습니다.
✦ 09 · COURSE & BENEFIT GUIDE나는 어떤 과정이 맞을까?
나는 어떤 과정이 맞을까?
3개 모집 과정과 수료 혜택을 한눈에 비교하세요
탭을 눌러 과정별 핵심 혜택과 일정을 확인하거나, 아래 3개 과정 카드에서 상세 페이지로 바로 이동할 수 있습니다.
INTERMEDIATE · 총 60명총 200시간 · 1·2반 각 30명
AI 중급과정 (1반·2반)
AI를 처음 시작하거나 실무 예측 서비스까지 완성하고 싶은 청년
- 교육과정 구분
- 정부지원 교육과정
- 접수 마감 일정
- 10월 31일 접수 마감
- 개강 예정일
- 11월 2일 개강 예정교육활동비·취업연계 지원 포함
수료 장학금 지원 혜택* 수료 기준 및 세부 지급 요건 충족 시
수료 시 최대 100만 원- ✓전공 무관 · Python 기초부터 데이터 분석까지 단계별 학습
- ✓Scikit-learn 기반 머신러닝 예측 모델 직접 설계·검증
- ✓FastAPI로 학습된 AI 모델을 감싸 실시간 예측 API 구축
- ✓팀 프로젝트 산출물 + 취업용 포트폴리오 완성
01중급과정 · 총 60명
AI 중급과정 (1반·2반)
AI 기초부터 FastAPI 실시간 예측 서비스 구축까지
Python·Pandas 데이터 분석부터 Scikit-learn 예측 모델, FastAPI 서빙과 MLOps 기초까지 단계적으로 완성합니다.
- 모집 정원
- 1반 30명 · 2반 30명 (총 60명)
- 접수 마감
- 10월 31일 접수 마감
- 개강 · 시수
- 11월 2일 개강 예정 (총 200시간)
- 수료 장학금
- 수료 시 최대 100만 원
- 전공 무관 · 비전공자도 단계적으로 시작 가능
- 학습된 AI 모델을 API로 감싸 실시간 예측 서비스 구축
- 팀 프로젝트 산출물 및 취업용 포트폴리오 완성
02고급과정 01 · 20명
AI 프로덕트 매니저
AI 서비스 문제를 정의하고 제품으로 완성하는 기획 트랙
시장·사용자 문제 발굴부터 PRD 작성, 데이터 기반 의사결정, 애자일 스프린트 운영까지 프로젝트 중심으로 경험합니다.
- 모집 정원
- 20명 선발
- 접수 마감
- 12월 2일 접수 마감
- 개강 · 시수
- 11월 23일 개강 예정 (총 120시간)
- 수료 장학금
- 수료 시 최대 150만 원
- AI 서비스 기회 발굴 및 요구사항 정의(PRD) 설계
- 핵심 지표(KPI) 설계와 가설 검증 의사결정 실습
- 개발자·디자이너 협업형 AI PM 포트폴리오 완성
03고급과정 02 · 20명
AI 백엔드 개발자
Spring AI와 Cloud-Native로 지능형 서비스를 구현하는 개발 트랙
Spring 엔터프라이즈 백엔드 심화 역량을 바탕으로 Spring AI 연동과 Cloud-Native MLOps 파이프라인을 구축합니다.
- 모집 정원
- 20명 선발
- 접수 마감
- 12월 2일 접수 마감
- 개강 · 시수
- 11월 23일 개강 예정 (총 120시간)
- 수료 장학금
- 수료 시 최대 150만 원
- Spring 엔터프라이즈 기반 확장형 API 아키텍처 구현
- Spring AI 기반 LLM 연동 및 지능형 백엔드 서비스 개발
- Cloud-Native · MLOps 배포 파이프라인 포트폴리오 완성
✦ 10 · INSTRUCTORS이론만 설명하는 교육이 아니라
이론만 설명하는 교육이 아니라
실무를 해본 사람이, 실무를 가르칩니다
25년 이상 현업 개발·아키텍처·기업 교육을 이끌어온 전문가들이 프로젝트 설계부터 구현까지 직접 지도합니다.
개발 · 프로젝트 실무
김영수 강사
27년+실무·교육 경력
시스템 분석·설계부터 백엔드 개발과 AI 모델링 프로젝트 지도까지
- 비트교육센터 프로젝트 및 실무 교육 과정 지도
- 포스코DX 재직자 역량 강화 교육 진행
- 빅데이터 분석 기반 예측·AI 모델링 프로젝트 과정 지도
- 백엔드 이론 및 실전 팀 프로젝트 설계·멘토링
BACKENDPROJECTSYSTEM DESIGNAI MODELING
IT 아키텍트 · AI 실무
이수현 교수
25년실무·교육 경력
금융·기업 현장 프로젝트 경험을 바탕으로 AI·데이터를 업무에 연결하는 교육
- 하나금융그룹 DT UNIVERSITY 강의 진행
- 농협캐피탈 · 오렌지라이프생명 · KB금융 개발 프로젝트 참여
- 생성형 AI · 딥러닝 · DB/SQL 연동 실무 교육
- AI 뉴스 자동 큐레이션 및 데이터 기반 예측 모델링 구축
GENERATIVE AIDATADB / SQLDEEP LEARNING
✦ 11 · BEFORE & AFTER부담은 낮추고!
부담은 낮추고!
실력과 결과물은 올리고!
시작할 때의 진입 장벽은 낮추고, 수료할 때 남는 실전 경험은 확실하게 설계했습니다.
진입 장벽과 비용 걱정
↘부담은 DOWN!
📘
비전공자도 따라오는 단계별 설계
기초 데이터 다지기부터 모델·서비스 연결까지 순서대로 학습
💳
교육활동비 & 수료 장학금 지원
중급 최대 100만 원 · 고급 최대 150만 원 수료 장학금 지원 (기준 충족 시)
🧭
혼자 막막하지 않은 팀 프로젝트·멘토링
25~27년 실무진 지도와 진로·자소서·모의면접 밀착 지원
프로젝트와 취업 경쟁력
↗실력은 UP!
⚡
DATA → AI → API → MLOps 전 과정 완주
단편 지식이 아니라 실제 서비스가 작동하는 전체 파이프라인 체득
🖥️
화면에 작동하는 실전 프로젝트 산출물
FastAPI 예측 서비스 · AI PM PRD · Spring AI 백엔드 구현
📂
면접에서 내 언어로 설명하는 포트폴리오
문제 정의부터 아키텍처·트러블슈팅까지 검증된 취업 자료 확보
이 교육을 통해 무엇이 달라질까요?
AI 용어만 들어봤다→데이터·모델·API가 작동하는 원리를 내 언어로 설명한다
온라인 강의만 보고 끝났다→직접 학습시키고 API로 연결한 AI 서비스를 완성한다
보여줄 결과물이 없다→실제 시연 가능한 팀 프로젝트 산출물을 확보한다
포트폴리오가 막막하다→문제 정의·구현·개선 근거가 담긴 포트폴리오를 완성한다
취업 준비 방향이 모호하다→AI 개발·기획 직무 맞춤 서류와 면접 답변을 준비한다
✦ 12–13 · CAREER SUPPORT & BENEFITS프로젝트를 결과물로,
프로젝트를 결과물로,
결과물을 취업 준비와 장학 혜택으로
교육에서 만든 경험을 채용 과정에서 설득력 있게 설명할 수 있도록 전방위 지원을 제공합니다.
01
AI 실무 교육
데이터·모델·백엔드·기획 등 핵심 역량 학습
02
팀 프로젝트
현업형 문제 정의부터 서비스 구현까지 완주
03
포트폴리오
GitHub·PRD·아키텍처 산출물 구조화
04
취업 멘토링
진로·직무 상담과 이력서·자소서 첨삭
05
실전 면접·연계
모의면접 피드백과 채용 연계 지원
학습 집중 지원
교육활동비 & 자격증 과정 지원교육 기간 동안 학습에 몰입할 수 있도록 교육활동비와 관련 역량 강화를 지원합니다.
우수 교육생 지원
우수 교육생 활동지원금성실하게 참여하고 우수한 성과를 만든 교육생을 위한 별도 활동지원 혜택을 제공합니다.
수료 장학금
중급 최대 100만 원 · 고급 최대 150만 원과정 수료 기준 충족 시 중급과정 최대 100만 원, 고급과정 최대 150만 원의 수료 장학금을 지원합니다.
커리어 & 수료 인증
수료증 · 디지털 배지 · 취업 연계공식 수료증과 디지털 배지 발급은 물론, 이력서 첨삭·모의면접·채용 연계를 함께 지원합니다.
* 교육활동비·우수 교육생 활동지원금·수료 장학금(중급 최대 100만 원, 고급 최대 150만 원)은 공식 모집 안내 및 수료·출결 기준 충족 시 지급됩니다.
✦ 14 · ELIGIBILITY CHECK나도 신청할 수 있을까?
나도 신청할 수 있을까?
지원 자격과 30초 자가진단으로 확인하세요
만 19~34세 비재학 청년(일자리 밖 청년)을 대상으로 운영되며, 대학 재학생은 모집 대상이 아닙니다.
AGE · 연령 기준만 19~34세 청년
생년월일 기준, 해당 연령이면 지원 가능
STATUS · 학적·상태대학 비재학 청년
졸업 · 장기휴학(1년+) · 졸업유예(1년+) 등
MAJOR · 중급과정전공 무관 지원 가능
AI 기초부터 실시간 예측 서비스까지 단계 학습
ADVANCED · 고급과정별도 요건 확인
관련 전공 또는 기초·선행 역량 보유자 대상
30초 자가진단
3가지 질문으로 내 지원 방향을 먼저 확인해 보세요
선택한 조건에 따라 확인해야 할 핵심 안내와 추천 과정을 바로 보여드립니다.
Q1만 19~34세 청년인가요?
Q2현재 대학 재학 상태는 어떤가요?
Q3어느 과정에 가장 관심이 있나요?
맞춤 안내 결과지원 가능 여부를 바로 확인해 볼 수 있어요
만 19~34세 비재학 청년이라면 중급과정부터 상세 모집 요건을 확인하고 바로 지원할 수 있습니다.
✦ 15 · FAQ
신청 전에 자주 묻는 질문
가장 많이 궁금해하는 지원 자격 · 과정 차이 · 수료 혜택을 정리했습니다.
Q.비전공자도 정말 신청할 수 있나요?
네. 중급과정은 전공과 관계없이 지원 가능하며 Python과 데이터 기초부터 단계적으로 프로젝트까지 연결합니다. 고급과정(AI PM·AI 백엔드)은 관련 기초 역량 또는 선행 요건을 확인해 주세요.
Q.현재 대학 재학생도 참여할 수 있나요?
본 과정은 만 19~34세 비재학 청년(일자리 밖 청년)을 주요 대상으로 하며 현재 대학 재학생은 모집 대상이 아닙니다. 졸업자·장기휴학생(1년 이상)·졸업 장기유예생(1년 이상) 등 세부 자격은 신청서에서 바로 확인할 수 있습니다.
Q.중급과정과 고급과정은 무엇이 다른가요?
중급과정(200시간, 총 60명)은 데이터 분석·머신러닝·FastAPI 실시간 예측 서비스 구축까지 전 과정을 다룹니다. 고급과정(120시간, 각 20명)은 AI 프로덕트 매니저(기획·PRD·지표)와 AI 백엔드 개발자(Spring AI·Cloud-Native·MLOps) 심화 트랙으로 운영됩니다.
Q.교육이 끝나면 어떤 결과물이 남나요?
단순 수강 이력이 아니라 데이터 분석 리포트, 학습된 AI 모델, 실시간 API/서비스 구현물, PRD 또는 아키텍처 문서, 그리고 취업용 프로젝트 포트폴리오가 남습니다.
Q.MLOps가 무엇인가요? 왜 함께 배우나요?
MLOps는 만든 AI 모델을 실제 서비스 환경에 배포하고 안정적으로 운영·관리하는 기술 흐름입니다. 모델을 만드는 데서 끝나지 않고 실제 서비스로 연결해 보는 경험이 취업 경쟁력이 됩니다.
Q.수료 장학금과 취업 지원은 어떻게 진행되나요?
중급 수료 시 최대 100만 원, 고급 수료 시 최대 150만 원 장학금이 공식 수료 및 지급 기준에 따라 지원됩니다. 또한 교육 중·후로 직무 상담, 이력서·자기소개서 첨삭, 모의면접, 채용 연계 지원이 이어집니다.
✦ READY TO BUILD WITH AI아직 고민된다면,
아직 고민된다면,
내게 맞는 과정 상세 페이지부터 확인해 보세요
과정별 상세 커리큘럼과 모집 요건을 확인한 뒤, 온라인 신청서에서 바로 접수할 수 있습니다.