| 교육 개요(취준생) | |||
| 생성형 AI 활용 |
- 디지털 금융 트렌드 및 AI 개요 - 나만의 AI 취업 지원 슈트 제작 - AI 기반 정보 리서치 - AI 사수 구축 프로젝트 - Boost-Up: MCP 서버 활용 - 인턴 Task 자동화 실전 |
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| 금융 IT 시스템의 이해 |
- 금융 산업의 발전 - 금융 정보시스템에 대한 이해(1) - 금융 정보시스템에 대한 이해(2) - 지역 정주형 현황 및 미래 - 금융 IT인의 자질과 덕목 |
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| 서비스 기획(PM 기초) |
- 서비스 기획자의 역할 이해 - 디자인씽킹 - 기획안 작성 실습 - 포트폴리오 작성법 - PM/PO로 취업하기 |
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| 데이터 활용 |
- 디지털 금융의 이해 기초 - 핀테크 개론 입문 - 디지털 아키텍처 과정 기초 - 데이터 및 서버활용 관련 기초 |
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| AI·디지털 금융의 사업화 |
- 레그테크 - 물류 - 탄소금융 - 환전 - 인슈어테크 |
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※ 상세 커리큘럼 첨부파일 참고 및 내용은 변동될 수 있음
| 과목 | 교육 개요 (취준생) | |
|---|---|---|
| 생성형 AI 활용 |
- 디지털 금융 트렌드 및 AI 개요 - 나만의 AI 취업 지원 슈트 제작 - AI 기반 정보 필터링 - AI 뉴스 구축 프로젝트 - Boost-Up: NCP 서버 활용 - 인터 Task 자동화 실전 |
|
| 금융 IT 시스템의 이해 |
- 금융 산업의 발전 - 금융 정보시스템에 대한 이해(1) - 금융 정보시스템에 대한 이해(2) - 지역 정책금융 현황 및 미래 - 금융 IT인의 자격과 덕목 |
|
| 서비스 기획(PM 기초) |
- 서비스 기획자의 역할 이해 - 디자인씽킹 - 기획안 작성 실습 - 포트폴리오 작성법 - PM/PO로 취업하기 |
|
| 데이터 활용 |
- 디지털 금융의 이해 기초 - 핀테크 개론 입문 - 데이터 아카이빙과 과정 기초 - 데이터 및 서버활용 관련 기초 |
|
| AI·디지털 금융의 사업화 |
- 레그테크 - 물류 - 탄소금융 - 환전 - 인슈어테크 |
|
| 과정 | 생성형 AI 활용 | 금융 IT 시스템의 이해 | 서비스 기획(PM 기초) | 데이터 활용 | 디지털 금융의 사업화 | 합계 |
| 시수 | 14시간 | 8시간 | 14시간 | 14시간 | 10시간 | 60시간 |
| 날짜 | 제목 | 시간 |
|---|---|---|
| 7월 1일 (화) | 생성형 AI활용 | 7시간 |
| 7월 2일 (수) | 생성형 AI활용 | 7시간 |
| 7월 3일 (목) | 금융 IT 시스템의 이해 | 4시간 |
| 7월 3일 (목) | 디지털 금융의 사업화 | 4시간 |
| 7월 4일 (금) | 금융 IT 시스템의 이해 | 4시간 |
| 7월 7일 (월) | 서비스 기획(PM 기초) | 7시간 |
| 7월 8일 (화) | 서비스 기획(PM 기초) | 7시간 |
| 7월 9일 (수) | 데이터활용 | 7시간 |
| 7월 10일 (목) | 데이터활용 | 7시간 |
| 7월 11일 (금) | 디지털 금융의 사업화 | 6시간 |
| 날짜 | 제목 | 시간 |
|---|---|---|
| 7월 5일 (토) | 생성형 AI활용 | 8시간 |
| 7월 6일 (일) | 생성형 AI활용 | 6시간 |
| 7월 6일 (일) | 디지털 금융의 사업화 | 2시간 |
| 7월 12일 (토) | 금융 IT 시스템의 이해 | 4시간 |
| 7월 12일 (토) | 디지털 금융의 사업화 | 4시간 |
| 7월 13일 (일) | 금융 IT 시스템의 이해 | 4시간 |
| 7월 13일 (일) | 디지털 금융의 사업화 | 4시간 |
| 7월 19일 (토) | 서비스 기획(PM 기초) | 7시간 |
| 7월 20일 (일) | 서비스 기획(PM 기초) | 7시간 |
| 7월 26일 (토) | 데이터 활용 | 7시간 |
| 7월 27일 (일) | 데이터 활용 | 7시간 |
| 교육 개요(재직자) | |||
| 생성형 AI 활용 |
- 금융 데이터 이해 - 생성형 AI 리서치 마스터 - AI 부사수 설계 - Booster 업그레이드 - 브레인스토밍 및 전략 수립 - 콘텐츠 및 대외 커뮤니케이션 - 케이스 스터디 및 캡스톤 |
||
| 서비스 기획(PM) |
- 서비스 기획 - 역기획 - 디자인씽킹 - 피그마 실습 - 기획안 제작 - 기획자로 성장하기 |
||
| 데이터 활용 |
- 데이터 구조 설계 - 데이터 흐름 설계 - 데이터 관리 체계 - 데이터 활용 기술 - 데이터 분석 및 활용 사례 |
||
※ 상세 커리큘럼 첨부파일 참고 및 내용은 변동될 수 있음
| 과목 | 교육 개요 (재직자) | |
|---|---|---|
| 생성형 AI 활용 |
- 금융 데이터 이해 - 생성형 AI 리서치 마스터 - AI 부사수 설계 - Booster 업그레이드 - 브레인스토밍 및 전략 수립 - 콘텐츠 및 대외 커뮤니케이션 - 케이스 스터디 및 캡스톤 |
|
| 서비스 기획(PM) |
- 서비스 기획 - 역기획 - 디자인씽킹 - 피그마 실습 - 기획안 제작 - 기획자로 성장하기 |
|
| 데이터 활용 |
- 데이터 구조 설계 - 데이터 흐름 설계 - 데이터 관리 체계 - 데이터 활용 기술 - 데이터 분석 및 활용 사례 |
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| 과정 | 생성형 AI 활용 | 서비스 기획(PM) | 데이터 활용 | 합계 |
| 시수 | 40시간 | 40시간 | 40시간 | 120시간 |
| 과정 | 생성형 AI 활용 | 서비스 기획(PM) | 데이터 활용 | 합계 |
|---|---|---|---|---|
| 시수 | 40시간 | 40시간 | 40시간 | 120시간 |
| 날짜 | 제목 | 시간 |
|---|---|---|
| 7월 13일 (일) | 생성형 AI활용 | 8시간 |
| 7월 16일 (수) | 생성형 AI활용 | 4시간 |
| 7월 20일 (일) | 생성형 AI활용 | 8시간 |
| 7월 23일 (수) | 생성형 AI활용 | 4시간 |
| 7월 27일 (일) | 생성형 AI활용 | 8시간 |
| 8월 3일 (일) | 생성형 AI활용 | 8시간 |
| 8월 24일 (일) | 서비스 기획(PM) | 8시간 |
| 8월 27일 (수) | 서비스 기획(PM) | 4시간 |
| 8월 31일 (일) | 서비스 기획(PM) | 8시간 |
| 9월 7일 (일) | 서비스 기획(PM) | 8시간 |
| 9월 10일 (수) | 서비스 기획(PM) | 4시간 |
| 9월 14일 (일) | 서비스 기획(PM) | 8시간 |
| 9월 21일 (일) | 데이터활용 | 8시간 |
| 9월 24일 (수) | 데이터활용 | 4시간 |
| 9월 28일 (일) | 데이터활용 | 8시간 |
| 10월 1일 (수) | 데이터활용 | 4시간 |
| 10월 12일 (일) | 데이터활용 | 8시간 |
| 10월 19일 (일) | 데이터활용 | 8시간 |
