한국폴리텍대학 전국 캠퍼스 안내
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서울.경기: ①Ⅰ대학(1대학) ②Ⅱ대학(2대학), ▲연구원 강원도: ③Ⅲ대학(3대학) 충청북도: ④Ⅳ대학(4대학), ■기술대안고교 충청남도: ④Ⅳ대학(4대학), ★특성화 전라북도: ⑤Ⅴ대학(5대학), ●인재원, ◆교육원 전라남도: ⑤Ⅴ대학(5대학) 경상북도: ⑥Ⅵ대학(6대학), ★특성화 경상남도: ⑦Ⅶ대학(7대학), ★특성화 제주도: ①Ⅰ대학(1대학)
- 서울.경기 : 서울정수캠퍼스, 서울강서캠퍼스, 성남캠퍼스, 융합기술교육원, 인천캠퍼스, 남인천캠퍼스, 화성캠퍼스, 광명융합기술교육원, 반도체융합캠퍼스, 직업교육연구원
- 강원도 : 춘천캠퍼스, 원주캠퍼스, 강릉캠퍼스
- 충청북도 : 청중캠퍼스, 충주캠퍼스, 다솜고등학교
- 충청남도 : 대전캠퍼스, 아산캠퍼스, 충남캠퍼스, 바이오캠퍼스
- 경상북도 : 대구캠퍼스, 남대구캠퍼스, 구미캠퍼스, 포항캠퍼스, 영주캠퍼스, 영남융합기술캠퍼스, 로봇캠퍼스
- 전라북도 : 전북캠퍼스, 익산캠퍼스, 인재원, 신기술교육원
- 경상남도 : 창원캠퍼스, 부산캠퍼스, 울산캠퍼스, 동부산캠퍼스, 진주캠퍼스, 석유화학공정기술교육원, 항공캠퍼스
- 전라남도 : 광주캠퍼스, 전남캠퍼스, 순천캠퍼스, 전력기술교육원
- 제주도 : 제주캠퍼스
- ①Ⅰ대학
- ②Ⅱ대학
- ③Ⅲ대학
- ④Ⅳ대학
- ⑤Ⅴ대학
- ⑥Ⅵ대학
- ⑦Ⅶ대학
- ★특성화
- ●인재원
- ◆교육원
- ▲연구원
- ■기술대안고교
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아산캠퍼스 본문
AI소프트웨어과
HIGH-TECH DATA & AI CURRICULUM
나의 전공과 경험에
데이터와 AI를 더해,
취업의 가능성을 넓혀라!
현장의 문제를 데이터로 이해하고, 생성형 AI와 함께 분석합니다.
분석 결과는 실제 업무에서 활용할 수 있는 해결책과 포트폴리오로 완성됩니다.
- COURSE하이테크
데이터분석 전문가 과정 - DIRECTION전공과 경험
데이터, AI의 결합 - LEARNINGAI를 활용한
문제해결 중심 - OUTCOME분야별 프로젝트
취업 포트폴리오
CURRICULUM PRINCIPLE
기술보다 문제를 먼저 보고,
데이터로 해결의 근거를 만듭니다.
머신러닝과 딥러닝, 기술을 익히는 데 머무는 교육의 시대는 지났습니다. 현장의 문제를 발견하고 정의하며, AI와 협업해 데이터를 분석하고 실무에서 활용하는 교육이 시작됩니다.
- 01 · DISCOVER
문제 발견
전공과 산업 현장에서 해결할 문제와 개선 기회를 찾습니다.
- 02 · DEFINE
질문 설계
문제를 데이터로 확인할 수 있는 질문과 판단 기준으로 바꿉니다.
- 03 · ANALYZE
데이터 분석
데이터의 변화와 관계, 유형과 원인을 분석합니다.
- 04 · APPLY
AI 활용
생성형 AI를 분석과 문제해결의 도구로 적극 활용합니다.
- 05 · DELIVER
현장 적용
분석 결과를 업무 개선안과 대시보드, 서비스로 완성합니다.
10-MONTH ROADMAP
데이터를 읽는 기초에서
분야별 문제해결 프로젝트까지.
데이터 분석과 AI 활용 능력은 전공을 넘어 모든 분야에서 요구되는 필수 소양입니다. 자신의 전공과 경험 그리고 관심 분야에서 데이터와 AI로 해결한 문제를 취업 포트폴리오로 정리합니다.
데이터로 질문하고 근거를 읽는 힘
현장의 문제를 데이터 질문으로 바꾸고, 데이터의 의미와 품질을 판단하며 기초 통계와 시각화로 현황과 변화를 설명합니다.
데이터를 찾고 연결해 의미를 발견하는 힘
SQL과 Python으로 데이터를 수집·정리하고, 비교와 유형화, 관계와 추세 분석을 통해 문제의 원인과 개선 가능성을 발견합니다.
문제에 맞는 분석과 AI를 선택하는 힘
생성형 AI와 함께 분석 코드를 작성하고, 예측·분류·이상 탐지·이미지 분석이 필요한 문제에 머신러닝과 딥러닝을 활용합니다.
전공과 경험을 실무 프로젝트로 증명하는 힘
관심 산업의 실제 문제를 주제로 분석부터 AI 활용, 현장 적용안과 결과물 구현까지 수행하고 취업 포트폴리오로 완성합니다.
CORE COMPETENCIES
다양한 분야에서 통하는
네 가지 데이터·AI 실무역량
도구의 사용법만 익히지 않습니다. 문제를 정의하고 데이터를 해석하며, 적절한 기술을 선택하고 결과를 설명·적용하는 전 과정을 경험합니다.
문제 정의·데이터 리터러시
현장의 문제를 데이터로 확인 가능한 질문으로 바꾸고, 지표의 의미와 데이터의 품질·편향·한계를 판단합니다.
- 문제 구조화
- 지표 설계
- 기초 통계
- 데이터 품질
- 데이터 윤리
데이터 수집·분석·시각화
다양한 데이터를 정리하고 연결해 변화와 차이, 관계와 유형을 발견하며 결과를 그래프와 대시보드로 전달합니다.
- Excel
- SQL
- Python
- 탐색적 분석
- BI·대시보드
AI 활용·예측·패턴 발견
생성형 AI를 분석 파트너로 활용하고, 목적에 따라 머신러닝과 딥러닝을 선택해 예측과 분류, 이상 탐지와 복잡한 패턴 분석을 수행합니다.
- 생성형 AI
- 분류·예측
- 군집분석
- 이상 탐지
- 이미지·텍스트 분석
의사결정·업무 적용·서비스 구현
분석 결과를 이해하기 쉽게 설명하고, 업무 개선안과 자동화 도구, 의사결정 대시보드와 간단한 데이터 서비스로 구현합니다.
- 데이터 스토리텔링
- 업무자동화
- 웹 대시보드
- 서비스 구현
- 결과 검증
RIGHT METHOD FOR THE PROBLEM
모든 문제에 같은 기술을
사용하지 않습니다.
분석의 목적과 데이터의 특성에 따라 가장 적합한 방법을 선택합니다. 기술의 난이도보다 해결하려는 문제와 결과의 신뢰성을 먼저 생각합니다.
경영지표 분석, 비용·손익 분석, 공정 현황과 고객 반응 대시보드
고객 세분화, 상품 유형 분석, 지원 대상자와 업무 사례 분류
매출·수요 예측, 이탈 가능성 분석, 재고와 위험 수준 예측
제품 불량 탐지, 문서 분류·요약, 의견 분석과 지식검색
정기 보고 자동화, 의사결정 지원 화면, 데이터 기반 업무 서비스
머신러닝과 딥러닝은 어려울 것이라 생각하시나요? 생성형 AI를 학습과 분석의 파트너로 적극 활용해 전공 경험이 없어도 데이터와 코드를 이해할 수 있습니다. 생성형 AI를 데이터 학습과정의 파트너로 활용할 수 있는 능력을 기릅니다.
DATA & AI ACROSS INDUSTRIES
데이터가 있는 모든 분야가
새로운 진출 가능성이 됩니다.
데이터와 AI는 하나의 직무에만 필요한 기술이 아닙니다. 자신의 전공과 경험에 공통 실무역량을 더해 여러 산업과 직무에서 문제해결 능력을 발휘할 수 있습니다.
경영·기획
매출·성과 분석, 사업계획, 핵심지표와 경영 의사결정 지원
회계·재무·세무
비용·손익·예산·현금흐름 분석과 이상 거래 탐지
영업·마케팅
고객 분석, 매출 예측, 캠페인 성과와 구매 행동 분석
생산·품질·설비
공정 분석, 불량 원인 파악, 설비 이상과 품질 위험 예측
구매·유통·물류
수요 예측, 재고관리, 공급망과 배송 과정의 효율화
인사·행정
인력 현황, 채용·교육 성과와 반복 행정업무 분석·자동화
보건·복지·공공
대상자 특성, 위험·수요 분석과 정책 의사결정 지원
콘텐츠·서비스·IT
사용자 행동 분석, 서비스 개선과 데이터 기반 기능 구현
ALUMNI PROVE THE POSSIBILITY
그 가능성은 이미
선배들의 진로가 증명하고 있습니다.
전공과 산업은 달라도 데이터를 이해하고 AI를 활용하는 능력은 다양한 현장에서 경쟁력이 됩니다.
LG 냉난방 시스템 관리
데이터분석전문가과정 3기 김**
경기도 전산직 공무원
데이터분석전문가과정 2기 김**
젠틀몬스터 전략기획
데이터분석전문가과정 2기 박**
시스게이트 보안 모니터링
데이터분석전문가과정 3기 김**
에이텍 AI 엔지니어
데이터분석전문가과정 2기, 3기 서**, 김**
티에스이 생산관리
데이터분석전문가과정 4기 최**
박물관 AI 도슨트 설계
데이터분석전문가과정 2기 김**
식품유통기업 재무
데이터분석전문가과정 3기 임**
칩셋제조기업 총무
데이터분석전문가과정 2기 안**
그곳에서 선배들이 자신의 가능성을 넓혀가고 있습니다.
FIELD-BASED PROJECT
각자의 분야에서 해결한 문제를
취업 포트폴리오로 완성합니다.
모든 학생은 자신의 전공과 경험, 관심 직무에 맞는 데이터를 선택하고 문제 정의부터 결과 구현까지 수행합니다.
매출·비용·손익 분석
경영 대시보드
매출과 비용의 변화, 상품별 수익성과 핵심 경영지표를 분석해 의사결정을 지원합니다.
분석 보고서 · BI 대시보드고객 유형·이탈 가능성
분석 프로젝트
고객 행동을 유형화하고 이탈과 구매 가능성을 분석해 마케팅 실행안을 제안합니다.
고객 세분화 · 예측 모델반도체 제조 데이터 기반
공정·품질 문제 분석
공정 조건과 설비 센서, 검사 데이터를 분석해 수율 저하의 원인을 찾고 불량과 이상 징후를 발견합니다.
수율 분석 · 이상 탐지 · 머신비전상품 수요·재고관리
분석 서비스
판매 흐름과 재고 변화를 분석하고 적정 발주와 재고 운영을 지원하는 결과물을 만듭니다.
수요 예측 · 업무 대시보드데이터 기반 대상자
의사결정 지원
공공·복지 데이터를 활용해 대상자의 특성과 수요를 분석하고 지원 우선순위를 설명합니다.
유형 분석 · 추천 서비스사용자 반응 분석과
AI 업무지원 도구
콘텐츠와 서비스 이용 데이터를 분석하고 문서·반복 업무를 지원하는 생성형 AI 기능을 구현합니다.
텍스트 분석 · AI 자동화천안·아산의 반도체 산업 기반을 교육 프로젝트와 연결합니다.
반도체 제조 현장의 공정·설비·검사·품질 데이터를 활용해 수율과 이상 징후를 분석하고, 지역 산업에서 요구되는 데이터 기반 문제해결 역량을 준비합니다.
PORTFOLIO FOR EMPLOYMENT
기술 목록이 아니라
문제해결 과정으로 증명합니다.
기업이 확인할 수 있도록 문제의 배경과 데이터, 분석 방법을 선택한 이유, AI 활용 과정과 검증 결과, 실제 업무 적용 가능성을 체계적으로 정리합니다.
- STEP 01
전공·산업의 문제를 정의합니다.
누구의 어떤 문제를 해결할 것인지, 결과를 어디에 활용할지 설명합니다.
- STEP 02
필요한 데이터를 설계하고 확보합니다.
데이터의 출처와 품질, 변수와 판단 기준을 정리합니다.
- STEP 03
문제에 적합한 분석과 AI를 적용합니다.
통계, 시각화, 머신러닝·딥러닝과 생성형 AI 중 필요한 방법을 선택합니다.
- STEP 04
결과의 의미와 신뢰성을 검증합니다.
정확도만 제시하지 않고 오류와 한계, 현장 적용 가능성을 함께 확인합니다.
- STEP 05
업무에서 사용할 수 있는 결과물로 완성합니다.
보고서, 대시보드, 자동화 도구와 데이터 서비스로 구현해 취업 역량을 보여줍니다.
COURSE COMPLETION
교육 참여부터 프로젝트까지
성실한 과정 이수를 지원합니다.
하이테크과정은 수업과 실습, 프로젝트 참여를 통해 실무역량을 완성하는 비학위 직업교육과정입니다. 세부 운영기준은 해당 연도 모집요강과 학사규정을 따릅니다.
출석 80% 이상
소정 교육훈련일수의 80% 이상 출석을 기본 수료요건으로 합니다.
실습·과제 참여
단계별 데이터 분석 실습과 문제해결 과제를 수행하며 역량을 축적합니다.
최종 프로젝트 완성
분야별 문제해결 프로젝트와 결과물을 취업 포트폴리오로 정리합니다.
지역과 전공의 경계를 넘어,
새로운 가능성을 만납니다.
천안·아산의 반도체 산업부터 경영, 회계·재무, 제조, 유통, 복지, 콘텐츠와 서비스까지 적용 분야는 열려 있습니다. 출신 지역과 전공에 관계없이 데이터와 AI로 자신의 분야의 문제를 해결하고 새로운 취업 가능성을 만들고 싶은 전국의 지원자를 환영합니다. ※ 세부 지원 자격과 모집 일정은 해당 연도 모집요강을 따릅니다.
HIGH-TECH ADMISSION