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류근관 교수서울대 경제학부, 데이터사이언스대학원
- 스탠포드 경제학 박사/통계학 석사
- 서울대학교 경제학 학사/ 경제학 석사
- 현재 서울대학교 경제학부 교수
- 서울대학교 이사
- Stanford University 방문조교수·부교수·교수
- 한국응용경제학회 회장
- 제18대 통계청장
- UCLA 대학교 경제학과 조교수
- 경제협력개발기구 통계정책위원회 의장단
- 유엔 통계위원회 의장단
KDT K-디지털 트레이닝
- 첨단산업 디지털 핵심 실무인재 양성훈련
- AI, 빅데이터 등 디지털 신기술을 배우고 실전에서 활용할 수 있도록
다양한 훈련과정을 제공하는 직업훈련사업 - 국민내일배움카드를 통해 훈련비 전액 지원(자부담 0%)
SNU K-디지털 트레이닝 교육과정
과정소개
- 서울대학교가 진행하는 고용노동부의 KDT 빅데이터 핀테크 분야 혁신형 인재 양성 프로그램
- 세계적인 4차 산업혁명의 흐름 속에서 빅데이터 분석 능력을 갖추고 새로운 금융환경의 변화를 앞장서서 이끌어갈 대한민국 대표 핵심 인재들을 양성
- 빅데이터, 특히 금융 빅데이터를 기반으로 이를 핀테크 산업에 적용 및 활용할 수 있는 금융 분야 빅데이터/핀테크 전문가 육성
- 강의교과
- 모듈 1~3
- 기업실습 프로젝트
- 모듈 4
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데이터 분석 능력
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핀테크 빅데이터 처리
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고부가가치 금융서비스
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경제적 해석 능력 개발
훈련대상
대학/대학원 졸업 혹은 2년 이내 졸업예정자로서
빅데이터 분석과 핀테크 관련 최신 기술을 습득하여 관련 분야에 취업 및 창업, 진학 등 진출하려는 분
수료기준
출석, 교과 성적, 프로젝트 성적 등을 개별적으로 또 종합적으로 감안하여 졸업 여부 판단
(상세한 수료기준은 해당 기수 과정 설명회에서 안내예정)
기존의 프로그램과 차별화된 국내·외 최고의 강사진
주임교수
운영위원회
강사진
강사 소개
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이재욱 교수서울대학교 산업공학과
- Ph.D., Applied Mathematics, Cornell University, USA
- B.S., Mathematics, Seoul National University, Korea.
- Professor, Dept. of Industrial Engineering, Seoul National University, Korea.
- Advisory Professor (자문교수), Financial Supervisory Services (금융감독원)
- Assistant, Associate, Tenured Professor, Department of Industrial and Management Engineering, POSTECH, Korea.
강사 소개
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김찬수 교수UST-KIST-AI로봇
- 과학기술연합대학원 (UST), 한국과학기술연구원 (KIST) 선임연구원/연구원
- B.S. Computer Science and Engineering, Seoul National University (SNU)
- M.S., Statistical Mechanics & Complex Systems, Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Ph.D. Studies (course completion), Massachusetts Institute of Technology (MIT)
- Ph.D., Economics (Financial Economics & AI), Seoul National University (SNU)
강사 소개
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김태섭 교수서울대학교 데이터사이언스대학원
- Ph.D., Computer Science, Université de Montréal
- Assistant Professor, Graduate School of Data Science, Seoul National University
- Applied Research Scientist, Amazon Web Services
- Research Scientist, Kakao Brain
- Research Engineer, Intel Korea
- Research Engineer, LG Electronics
강사 소개
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김형신 교수서울대학교 데이터사이언스대학원
- Ph.D., Electrical Engineering and Computer Sciences, Seoul National University
- Associate Professor, Graduate School of Data Science, Seoul National University
- Software Engineer, Google
- Postdoctoral Scholar, Electrical Engineering and Computer Sciences, University of of California, Berkeley
강사 소개
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민조홍 교수이화여자대학교 수학과
- Ph.D. in Applied Mathematics, 2000.9 ~ 2004.7, U.C. Los Angeles
- Professor, Ewha Womans University, Korea
- Assistant Professor, KyungHee University, Korea
- Visiting Assistant Professor, University of California at Santa Barbara, USA
- Technical Director, VectureBrain, Korea
- Technical Staff, Samsung Data System, Korea
강사 소개
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이상원 교수서울대학교 데이터사이언스대학원
- Ph.D. Computer Science and Engineering, Seoul National University
- Professor, Graduate School of Data Science, Seoul National University
- Professor, Department of Computer Science and Engineering, Sungkyunkwan University
- BK21 Professor, Department of Computer Science and Engineering, Ewha Womans University Research Staff, Oracle Korea
강사 소개
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이재윤 교수서울대학교 데이터사이언스대학원
- Assistant Professor at Graduate School of Data Science, Seoul National University
- Ph.D. in Computer Science, Computer Science Department, School of Computer Science, Carnegie Mellon University
- Postdoctoral Associate at Manning College of Information & Computer Sciences, University of Massachusetts, Amherst, MA
- 창업가
- 변호사
- 실무전문가
빅데이터 핀테크 분야 창업가, 변호사, 실무전문가 등
각 분야별 최고 전문가들의 특강 제공
(교강사 및 강사진은 해당 기수별로 변동 가능)
교육과정 구성
모듈 1~3
이론 및 실습 교육 과정(4개월, 주 4일 전일 교육)
향후 커리큘럼은 변동 가능합니다.AI 수학
통계 데이터 사이언스
자연어 처리
파이썬 프로그래밍
AI 응용
데이터 베이스
핀테크 제품, 서비스 개발 방법론
기계학습과 딥러닝
고급 재무론
시각화, 웹 개발
알고리듬 트레이딩
블록체인
빅데이터 핀테크 AI 응용사례
핀테크와 암호
핀테크 서비스와 법
디지털 화폐와 금융, 인슈어테크
- 현재 각광받는 분야들을 선정하여
핵심적인 과목으로 수업 구성
- 모듈의 진행에 따라 고도화된 데이터
분석 모형을 발전적으로 습득
모듈 4
프로젝트 실습 과정 (3개월, 주 5일 전일 실습)
빅데이터/AI/핀테크 관련 첨단 기술 기업과 연계하여 실무 프로젝트 진행
발표 및 최종 보고서 작성(480시간)
실제 현장의 빅데이터 수업 단계를 맞추어 반복적으로 분석하여 이론과 현장을 결합
- 최종적으로 기업 현장의 실무 프로젝트를 직접 담당하여 전문화된 실무 능력 개발 및 완성
- 과정 교육과 실습 속에서 지속되는
서울대 각 분야 전공 교수들과
석박사급 조교들의 근접 멘토링
- 중간 발표 및 최종 발표 후 수료식
캡스톤 프로젝트 실습 진행 방식
참여혜택
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기업 측
최신 기술로 훈련된 교육생과 서울대 교수진 참여로 실무 현안 해결 및 개선 도모
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교육생 측
인턴 경험 및 채용 가능성 모색. 참여확인서 발급, 포상 지급 등(기업 측 사정에 따름)
참여조건
- 교육생에게 프로젝트 업무 이외의 기업 사무 부과 불가
- 프로젝트 범위를 넘어서는 지시 및 훈련생 개인의 인권침해 금지
실습진행절차
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Step 01
참여기업 컨택, 조율
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Step 02
기업설명회 개최
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Step 03
훈련생 기업별 배정 및
각 팀별 지도교수, 조교 배정
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Step 04
참여기업 협약서 작성
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Step 05
실습 시작
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Step 06
중간발표
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Step 07
기말발표 및 수료식
기업의 캡스톤 프로젝트 참여 안내
대상기업
빅데이터, AI 기법을 활용하여 혁신을 추구하는 모든 기업
참여방법
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Step 1
빅데이터 내지 AI 기법을 활용하여 풀고자 하는 기업의 프로젝트를 간략하게 작성하여 서울대학교 빅데이터 핀테크 사무국에 이메일(snufin99@gmail.com)로 송부.
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Step 2
관련분야 서울대학교 교수진으로 구성된 운영위원회서 서류 평가.
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Step 3
서류 평가 결과 기업과 훈련생 모두에게 의미 있는 과제라 판단되는 경우 훈련생 대상 프로젝트 제안 설명회서 발표 기회 부여
기업선정 및
훈련생 배정
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Step 1
참여 기업들의 제안 설명회 이후 훈련생들이 수행하고 싶은 프로젝트를 발표한 기업을 순서대로 1순위, 2순위, 3순위로 지원.
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Step 2
훈련생이 지원한 순위에 따라 기업별로 훈련생 배정. 이때 특정 기업에 훈련생이 몰리는 경우 훈련생의 훈련 성과에 따라 해당 기업과 협의하여 최대 6명까지만 훈련생 배정. 이후 1순위 지원자가 부족한 기업에 대해서는 2순위, 3순위 지원자를 대상으로 훈련생을 추가배정.
- 참고사항 : 1~3 순위 지원자가 없거나 프로젝트 팀을 이루기에 필요한 최소 인원에 미달되는 경우 해당 기업에는 훈련생이 배정되지 못하고 해당 프로젝트는 추진되지 못함.
참여기업에
부여되는 혜택
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Step 1
성격상 국고 지원 훈련사업으로 기업측의 재정적 부담은 전무함.
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Step 2
프로젝트 팀별로 서울대 지도교수진과 석박사급 연구진이 배정되어 프로젝트 전체 과정에 걸쳐 전문적인 자문을 제공함.
프로젝트 수행
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훈련생
참여기업으로 최종 선정되는 경우 배정된 훈련생 전원은 총 3개월에 걸친 프로젝트 수행 기간 동안 전일제로 해당 기업에서 지정한 물리적 장소로 주 5일 출근하여 풀타임으로 프로젝트 수행.
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참여기업
훈련생 팀에 도메인(domain) 지식을 제공하는 등 훈련생과 협업. 훈련생 출석 관리.
- 참고사항 : 그간 7년여에 걸친 경험에 비추어 볼 때 기업 측에서 좋은 과제를 제안하고, 나아가 프로젝트 수행 기간 동안 훈련생과 밀접하게 소통하며 협업할수록 좋은 프로젝트 성과로 이어지는 경향이 강했음. 예컨대 특허 출원으로 이어지고 현업에 즉시 활용되는 플랫폼이 구축되는 등 가시적인 성과로 이어진 프로젝트가 다수 있음.
프로젝트 발표
1개월의 기간마다 중간발표1, 중간발표2, 최종발표를 진행, 총 3회에 걸쳐 훈련생 및 참여 교수진 전원, 가능한 기업 관계자 등이 참석한 가운데 기업별로 프로젝트 발표회가 진행됨.
프로젝트 결과물에
대한 소유권
프로젝트 수행 결과 얻어진 결과물에 대한 권리는 원칙적으로 기업과 교육생이 공동 소유이나 구체적인 기여도 등을 감안하여 협의에 의해 변동 가능함. 다만, 중간발표 자료, 최종발표 자료, 그리고 최종보고서 등은 서울대학교 빅데이터 핀테크 과정 사무국에 제출해야 함.
기타 사항
- 훈련생에 대한 참여 기업의 배려 : 식사제공과 같은 복지혜택 및 포상 보너스 등의 경우 기업 측에서 옵션으로 훈련생에게 제공할 수 있으나 의무사항은 전혀 아님
- 협약서 작성 : 최종 선정된 기업은 서울대학교 빅데이터 핀테크 과정 사무국과 일정 양식의 협약서 작성
역대 참여기업
과정 수료 후 기대 시너지
- 전문적인 빅데이터 및 핀테크 분야 관련 지식과
기술의 습득으로 취업 가능성 대폭 향상
- 교수진, 석박사급 조교들의 인적 지원을 통한 창업,
취업, 진학 가능성과 기회 확대
- 수료생 간 네트워크를 통해
진학 및 현업 분야의 최신 정보와 현황 상시 파악
- 교육 과정에서 학습한 최신 연구 및
업계 트렌드 분석을 바탕으로 스타트업 창업
- 빅데이터, 핀테크 분야에 대한 창의적인
연구 주제 발굴을 통해 전문 연구자로 진학
- 캡스톤 프로젝트를 통한 실무 능력 습득과 동시에
기업에 즉시 취업 기회 제공
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