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팀스파르타 제조 품질 AX 전문가 부트캠프 (데이터/AI 역량 강화)

  • 박행자
  • 등록일 : 2026.08.05
  • 조회수 : 12

팀스파르타 제조 품질 AX 전문가 부트캠프 (데이터/AI 역량 강화)


접수 방법 : 채용사이트 접수 (https://bit.ly/4fF1JXh)

접수 기간 : 2026년 8월 3일 09:00 ~ 2026년 8월 12일 23:59




66 기업 사례와 데이터로 실전 실무 경험 제공 품질 예측과 자동 리포트 AI 역량 강화 2026년형 품질 엔지니어 인재 데이터/AI 역량을 배우는 제조품질 AX 전문가 부트캠프 3 벤처스타트업아카데미 사업 정규직 채용 연계 수강료 19,602,000 97% 국비지원 선착순 지원하기 ■ 기수 ■ 수강방법 ■ 수강기간 기 온라인 100% 약 6개월 26.09.13(일)~ 수강혜택 훈련장려금 지급 $ 최대 150만원 *개인마다 지급액 상이 장비 지원 <1> 최고급 노트북 *개인마다 지급액 상이 무제한 1:1 취업 지원 자소서 첨삭 및 면접코칭 *개인마다 지급액상이 커리큘럼 프로젝트 포트폴리오 취업지원 모집개요 •이번 기수 한정 혜택 ADSP SQLD 빅데이터분석기사 품질경영기사 자격증 응시료 환급 *실제 응시료 영수증 제출 시, 최대 5만 원 한도 내에서 환급됩니다 *본캠프 기간 내 합격한 자격증의 응시료에 한하여 환급됩니다. *QAQC 트랙 1기 수료생 취업률 (고용24) 10명 중 7명은 수료 후 최종 합격! Johnson&Johnson Innovative Medicine LG전자 •HD 한국조선해양 HK Kolmar DB하이텍 어떻게 가능했을까요? *실제 수강생 합격 기업 HL지노믹스 HL지노믹스 한국재료연구원 Kurly 컬리 KITECH mark CLOUD 한국생산기술연구원 이에스텍 한국생산기술연구원 마크클라우드 채용 공고에는 기업이 원하는 답이 이미 있습니다 공고마다 표현은 달라도, 기업이 찾는 역량은 같습니다. 데이터로 품질을 분석·예측한 경험입니다. 삼성전자 DS •공정·불량 데이터 해석 • 수리·응용통계 적용 ・머신러닝·빅데이터 분석 ・우대 : R-Python SK실트론 •공정산포수율 관리 • Minitab JMP 통계 분석 •Python-SQL 데이터 분석 •6시그마 통계 지식 SAMSUNG SK실트론 HYUNDAI MOBIS 현대 모비스 • 제조·필드 품질 데이터 수집·전처리 •통계적 기법 적용 패턴 분석·예측 ・우대 : 데이터 분석 능력 •신입 지원 가능 직무 평가·분석 통계적공정관리 품질정보분석 지금 필요한 한가지 이론을 넘어 증명 가능한 경험으로 전공 지식은 제조공정과 품질 문제를 이해하는 출발점입니다. 이제 데이터 분석과 AI 프로젝트를 더해, 채용에서 설명할 수 있는 실무 역량으로 바꿔보세요. 전공 지식은 있지만, 취업에 어떤게 필요한지 모르는 분 QA/QC 직무에 데이터 역량을 더하고 싶은 분 희망 산업에 맞춘 포트폴리오가 필요한 분 품질 문제 정의 품질 모니터링 시스템 구현 데이터 분석 불량 예측 및 개선안 도출 실무 의사결정을 중심에 둔, 실제 공정 데이터를 활용한 데이터 분석 보고서 작성을 위한 분석이 아니라, 품질 판단과 공정 개선에 실제로 활용되는 의사결정 중심의 데이터 분석을 다룹니다. Before S After 일반 데이터 분석 엑셀통계 중심 실무·의사결정 중심 분석 ● 머신러닝,딥러닝 현황 설명 ● 이상 탐지·예측 보고서 작성 ● 품질 판단·공정 개선 반도체 제약 모빌리티 뷰티 바이오 스마트팜 제조 반도체 반도체 제조 공정 센서 데이터 기반 공정 최적화 프로젝트 1. Stage _temp (C) • 유형: Float (연속형) ~ 5. Stage #_viso • 유형: Float ( ● 설명: 각 공정에서의 온도를 측정한 값 • 설명 공정약품 ● 공정 안정성과 화학 반응 효율에 영향을 미침 • 정도가 높을 경 • 범위: 28-32 • 범위 -27-2 2. Stage #humidity (%) 6. Stage M_02_1 • 유형: Float (연속형) • 유형: Float ( • 설명: 공정 중 습도 • 설명 반응 중 • 건식/습식 공정 안정성과 관련 • 범위: 67-79 • 과잉 산소는 신 3. Stage_flow_deviation • 범위 -10~13 7. Stage #_ndi • 유형: Float (연 • 유형: Float ( • 설명: 공정 생산약품의 유량 차이. ● 설명 반응 중 • 설정값과 실제값의 편차 • 범위: -26-26 4. Stage_density_deviation • 유형: Float (연속형) ARABIA 내일배움캠프가 가장 잘하는 것 프로젝트를 만드는 것이 아닌, 직무 경험을 완성합니다 현업에서 반복되는 문제 해결 과정을 프로젝트 과정에 그대로 담았습니다. 공정 데이터 기반 불량 예측 모델 공정 변수와 품질 결과를 연결해 불량 발생 가능성을 사전에 예측합니다. 사출성형 불량 사전 예측. 도금 두께 최적화 센서 시계열 이상탐지 시스템 • 질소농도 불균 .:-11-11 8. Stage_co2 .: Float ( 전압·온도·압력.pH 등 시계열 센서에서 정상 패턴을 학습해 이상 징후를 탐지합니다. 배터리팩 이상탐지·반도체 식각 공정 이상탐지 컴퓨터 비전 결함 탐지 모델 제품·검사 이미지에서 표면 결함, 혼입물, 외관 이상을 자동으로 잡아냅니다. 크로메이트 표면 결함. 우유 혼입 검사 품질 모니터링 대시보드 Tableau.Streamlit으로 KPI이상 구간·품질 위험도를 현장 담당자용 화 시각화합니다. 면으로 AI 자동 리포팅 시스템 생성형 AI로 품질 분석 보고서·이상 발생 원인 분석·개선 제안서를 자동 생성합니다. 수료 후 원하는대로 선택하는 커리어 패스 데이터 분석 역량과 AI 품질관리 역량을 동시에 쌓아 원하는 커리어 로드맵을 직접 설계할 수 있습니다 품질을 책임지는 엔 지니어 반도체·이차전지·제약/바이오·모빌리티 등 제조 전반에서 데이터로 품질을 판단하는 인재로 성장합니다. 품질관리(QC) 품질보증(QA) 품질엔지니어 스마트팩토리. 제조 DX 협력사 품질관리(SQE) 데이터로 증 분석가 명하는 Python • 통계. ML • 대시보드 제작으로 데이터를 분석하고, 의사결정할 수 있는 전문가로 성장합니다. 제조 데이터 분석가 공정 데이터 분석가 주니어 데이터 분석가 품질 데이터 분석가 2027 상반기 공채를 준비한다면 지금이 가장 좋은 타이밍입니다 5개의 프로젝트와 인턴 경험으로 서류부터 최종면접까지 한 번에 패스 가능 01 2026.09-10 1-3주차 Python • 데이터 분석 기초 Python → Pandas. EDA. 시각화까지. 데이터를 다루는 기본기 학습 02 2026.11-12 4-6주차 기초 프로젝트 + 통계•ML 심화 제조 데이터 EDA 팀 프로젝트, Cp/Cpk 통계, 머신러닝 기반 불량 예측 모델링 03 04 2027.01-02 7-10주차 대시보드 · 실전 · 최종 프로젝트 Tableau/Streamlit 대시보드, 이상탐지·AI 리포팅, 최종 프로젝트 2027.03 - 상반기 공채 지원 현직자 무제한 취업코칭으로 이력서/포트폴리오 첨삭과 1:1 면접 훈련 실제 공정 데이터를 활용해 품질을 예측· 개선하는 제조 품질 AX 전문가로! 커리큘럼 데 중심의 실습 교육으로 이터 품질관리 실무역량을 갖춥니다 품질 데이터 분석부터 공정 개선까지, 실무를 경험하며 품질관리 역량을 키웁니다. Point 1 Python 기초부터 데이터 전처리·시각화까지 실습 Point 2 제조 공정 데이터로 품질 이상 탐지 및 분석 Point 3 통계기반품질관리 (SPC, 샘플링 등) 실무 적용 Point4 데이터 기반 공정 개선안 도출까지 전 과정 경험 1주차 온보딩 주차 1주차 2-4주차 문법 기초학습 온보딩 주차 데이터 분석 기초 강의를 통해 데이터 분석의 전반적인 흐름을 익히고, 커리어 스터디로 제조 분야의 직무에 대해 알아보는 시간을 데이터 가집니 다. 5주차 데이터 분석 입문 데이터 분석 종합반 강의 수강 6-8주차 데이터 분석 숙련 ・데이터 분석의 전반적인 프로세스 이해 미니프로젝트 커리어스터디 9주차 • 제조 공정과 데이터 분 연 석의 탐구 결성을 • 제조 데 분야의 직무에 대한 이해 이터 데이터 품질관리 프 로젝트 10-14주차 대시보드 활용 품질관리 15주차 머신러닝 활용 품질관리 16-23주차 최종 프로젝트 수료 전 10일 취업 교육 주간 온라인 단순한 기술 습득을 넘어, 실제 업무에서의 데이터 활용 방식을 몸으로 익힐 수 있었습니다. 최근 제조업 전반에 걸쳐 데이터 분석과 머신러닝 역량이 점차 중요해지고 있습니다. 특히 품질관리(QC) 직무에서는 통계 기반의 문제 해결과 예측 역량이 부각되고 있는 시점에서, 본 교육과정을 통해 이러한 능력을 체계적으로 학습할 수 있었던 점이 매우 만족스러웠습니다. QAQC 트랙 수료생 프로젝트 5번의 팀 프로젝트로 품질관리 전과정을 경험합니다 실제 공정 데이터를 활용해 이상을 탐지하고, 예측부터 리포트 자동화까지 실무를 숙달합니다. 제조 공정과 데이터를 연결하며 품질관리 직무 이해 전처리부터 예측까지 실 데이터 분석 역량강화 무형 공정 최적화·AI 리포팅 자동화까지 고도화된 문제 해 결 미니 프로젝트 미니 프로젝트 커리어 스터디 커리어 스터디 제조 공정 품질 데이터를 이해하고, 직무와 실무의 연결고리를 과 프로젝트 2 탐색하는 미니 프 로젝트입니다. 데이터 분석 입문 프 로젝트 프로젝트 3 데이터 품질관리 프로젝트 프로젝트 4 품질관리 대시보드 프로젝트 프로젝트 5 실전 자동화 품질관리 프로젝트 66 현장에 요구하 서 실무 역량과 는 제조 데이터 이해 • 제조공정과 데이터 분석의 연결성을 탐구 • 제조 데이터 분야의 직무에 대한 이해 커리어스터디 내가 도메인과 합니다. Data Analyst/Data Scientist/Quality Control Engineer •선택하고 관심있는 도메인(산업군)을 작성하여 구글을 제출합니다. ● 제출기한: 12월 16일 () 18:00 까지 (추가 18 2. 해당 도메인에 대해서 조사합니다. 데이터 분석 능력을 기를 수 있었습니다. 훈련 과정 중 검사계획 수립, 결함 분석, 품질 리스크관리 등 현장에서 바로 적용 가능한 실습 배울 수 있었습니다. 또한 데이터 분석을 통해 품질 문제를 구조적으로 접근하는 경험으로 감각이 아닌 논리와 근거를 기반으로 문제해결 사고 방식을 기르는데 큰 도움이 되었습니다. QAQC 트랙 수료생 모집개요 *훈련을 위한 장비 대여 필요시, 내부 대여 절차를 통해 대여가 가능합니다. 모집 마감 26.09.13(일) 23:59까지 교육 기간 26.09.13(일) ~ 27.03.01(월) 교육 시간 오 전 9 시 ~ 9시 오후 (월~금, 12시간 참여 * ) 교육 및 직장 병행 불가 타 교육 방법 100% 온라인 이론학습, 실시간 특강, 팀프로젝트 등 지원 자격 내일배움카드 발급이 가능한 분 (만 75세 미만) * 최근 5년 이내 KDT 참여 이력 있는 경우 불가 *해외 거주 중인 경우 불가 지원 절차 서류 지원 26.09.13(일) 23:59까지 내일배움캠프 지원동기를 간단히 작성해주세요. 결과발표 目 제출 후, 2영업일 내 결과 안내 目 자주 묻는 질문 Q. 지원 자격은 어떻게 되나요? 꼼꼼히 살펴보고 문자로 결과를 안내드릴게요. 고용24 수강신청 한정된 인원만 신청 가능 수강신청 완 료 선착순 기준으로 모집이 마감되어요. 최 합류 종 입장 뮤니티 최종 합격 및 커 3,000명의 선배들이 함께하는 커뮤니티에서 개강을 준비해요. Q. 오전 9시부터 오후 9시까지 무엇을 하나요? Q. 비대면 수업인데 정말 제대로 케어해주나요? Q. 사전캠프 진행 방식이 궁금해요! Q. 매월 훈련 장려금도 받을 수 있나요? Q. 혹시 캠프 수강을 위한 노트북 대여가 가능할까요? Q. 훈련과정탐색표가 필요해요. Q. 데이터 분석 부트캠프와는 무엇이 다른가요? 아직 궁금증이 풀리지 않았다면? 1:1 채팅 문의하기

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