[교육 정보 - 하나은행] 디지털 하나로 Digital Hana 路 2024.01~07:: 선발일정, 교육일정, 과목, 훈련 내용

※ 훈련운영 시간표
- 입실 및 퇴실시간(8시간 기준): 09:00~18:00
- 점심시간: 12:00~13:00

 
데이터 분석 및 서비스 기획에 지원.
 
서류전형
일반 기업과 비슷하게 스펙 작성하고 자소서 제출함.
서류 합격.
 
 

 

 

 

 

 
 
기초역량평가
 
시험 입실은 12시 반까지 반드시 하기. 시험 자체는 1시에서 2시에 진행
시험은 총 60분, 30분 후에 종료 가능
시험 문제는 객관식 23개, 서술형 3개가 나옴
빈 A4용지 1장 사용 가능하며 노트 찢은 종이는 사용 불가능. 근데 굳이 필요없는 거 같음
 
빅데이터 분석 기사 자격증 준비한 사람에게는 매우 유리. 
시험 직전에 빅분기 내용 전부 보지 말고, 통계 내용, 머신러닝 딥러닝, 가설검정 등등 부분 보면 됨. 
빅데이터 분석 관련 윤리 이런 건 볼 필요 없음

 

 
 


면접 전형

 

HRD 후기 

 

https://www.hrd.go.kr/hrdp/co/pcobo/PCOBO0100P.do?tracseId=AIG20230000412591&tracseTme=2&crseTracseSe=C0061&trainstCstmrId=500037517077#undefined

직업훈련포털 HRD-Net

 

 

 

합격자 발표

예정대로 12.28에 나옴

 

 

 

이와 같이 매우 자세한 안내사항을 받음.

02-2002로 시작하는 번호로 최종 참여여부 전화가 옴.

이와 동시에 추가합격자들에게 연락이 가는듯함.

 

 

 

 

 

훈련 내용

은행의 업무와 데이터분석	1. 은행 서비스와 영역별 핵심 업무 이해 2. 은행과 비은행 금융 서비스 관계 및 서비스 결합 3. 은행의 오프라인 서비스의 온라인 서비스로의 전환 역사/가능성 4. 마이데이터 개념과 하나은행 마이데이터 비즈니스 소개	14 시간
서비스 기획과 프로덕트 매니저	1. 프로덕트 매니저 이해하기 2. 데이터 기반 서비스 기획의 발전: 하나은행 서비스 사례 3. 데이터를 아는 프로덕트 매니저의 중요성	16 시간
데이터분석 개념 확립	1. 향후 학습할 전 과정 오버뷰 2. 데이터의 확보와 정제 과정 3. 데이터 분석을 위한 수학적 접근법과 머신러닝 개념 4. 사용 프로그램 소개 및 역할 : 엑셀, SQL, 파이썬, (UI/UX툴)	8 시간
처음 해보는 데이터 분석	1. 엑셀 기반의 데이터 기반 은행 업무 보고서 만들기 2. 공개 데이터 이용 및 획득 방법 3. 함수를 활용한 통계량 분석 4. 데이터분석, 최적화 툴을 활용한 데이터 분석 5. 표와 차트를 활용한 시각화 보고서 작성	16 시간
SQL로 데이터베이스 다루기	1. 데이터베이스 기본 이론 2. 데이터 조회 3. 테이블 생성, 데이터 입력, 수정, 삭제 4. 고급 데이터 조회	40 시간
파이썬 기초	1. 프로그래밍의 이해와 파이썬의 활용도 2. 파이썬 환경 구축과 라이브러리 설치 3. 파이썬 문법 : 변수, 자료형, 제어문, 함수, 라이브러리, 예외처리, 파일입출력 등	40 시간
파이썬 데이터 처리 프로그래밍	1. Open API 데이터 획득 2. pandas를 이용한 데이터 정제 3. pymysql을 이용한 데이터베이스 입출력 4. beautifulsoup을 이용한 크롤링과 selenium을 이용한 웹스크래핑 5. openpyxl을 이용한 엑셀 연동 데이터분석 6. matplotlib, seaborn을 이용한 데이터 시각화	80 시간
파이썬을 활용한 데이터분석 실제	1. 파이썬과 엑셀을 활용한 소형 데이터분석 프로젝트 수행 2. 기술통계, 확률통계, 추론통계 등 기본 데이터분석 이론 학습 3. 가설검정 방법론에 의한 프로젝트 진행	80 시간
머신러닝 데이터분석	1. 규칙기반 데이터분석과 학습기반 데이터분석의 이해 2. 머신러닝 방법론, 데이터 전처리 과정의 이해 3. statsmodels를 이용한 통계분석 4. sklearn을 이용한 지도학습과 비지도학습 데이터분석	80 시간
금융의 디지털 전환과 데이터 분석의 중요성	1. 디지털 전환과 데이터 분석의 발전과정 2. 금융(은행등)의 디지털전환과 데이터분석의 필요성	7 시간
딥러닝 데이터분석	1. AI, 머신러닝, 딥러닝의 이해 2. 신경망회로 및 학습 원리 3. tensorflow를 활용한 신경망 기반 회귀분석 예측 4. 합성곱 신경망에 의한 전이학습 5. 순환 신경망에 의한 패턴인식, 시계열 예측	80 시간
서비스 기획을 위한 앱 개발 이해	1. ICT 기술의 이해 (서버-클라이언트, 언어와 라이브러리, 클라우드 서비스) 2. Back-end 개발의 특성; Java 3. Frond-end 개발의 특성 및 간단 페이지 실습; HTML/CSS/Java script, 반응형 웹 4. 스마트폰 앱 개발의 특성; Kotlin, Swift, React Native, 네이티브/하이브리드 앱 5. 버전/형상관리; GitHub	30 시간
UI/UX설계 실무	1. UI/UX 디자인 개념 2. 디자인 씽킹과 디자인 프로세스 3. 좋은 디자인을 위한 사용자 리서치 방법 4. 주요 UI/UX 디자인 원리 5. UI/UX 디자인 Tool의 활용	40 시간
데이터 기반 서비스 분석	1. 데이터 기반 고객 추정 (Growth Hacking) 2. 데이터 기반 제품 검증 방법론 (A/B Test) 3. 서비스 분석	32 시간
서비스 기획을 위한 PM/PO 실무	1. 프로젝트 관리 및 소통 방법 2. 고객중심 문제 발견과 해결 방법 3. 비즈니스 모델 설계 및 성과 측정 4. 프로젝트 방법론 : 워터폴 vs 애자일 개발 5. JIRA를 활용한 프로젝트 관리	32 시간
데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	1. 외부 데이터를 활용한 마케팅 타켓 추출 및 초개인화 마케팅 모형 2.영업점 방문 손님 현황 분석 기반 영업점별 차별화된 마케팅 지원	170 시간
데이터 분석을 통한 서비스기획 프로젝트	1. 하나은행 금융서비스 이용 손님 분석을 통한 신규 및 개인화 서비스 제공 UI/UX 구현 2. 웹/앱로그 분석을 통한 당행 디지털채널 이용손님 분석 및 초개인화 서비스 제공	170 시간
하나은행 데이터분석 실습	1. 현장학습 하나은행 데이터분석 현업 방문 데이버분석 사례 학습 현업 전문가 강의 및 질의응답을 통해 데이터분석의 포지션 이해	6 시간
하나은행 서비스기획 실습	2. 현장학습 하나은행 서비스기획 현업 방문 서비스기획 사례 학습 현업 전문가 강의 및 질의응답을 통해 서비스기획의 포지션 이해	6 시간
DevRel(Developer Relation)	· 입학식(2H)/수료식(2H) · 취업지원프로그램(취업특강 등)(8H) · 현업 멘토링 특강(4H)	16 시간
963 시간

 

 

 

 

[하나은행] Digital hana 路 (데이터분석/서비스기획) 2차수_HRD-Net 시간표
일정	1일	2일	3일	4일	5일
1주 (1.8~1.12)					DevRel(입학식)
시간					2
2주 (1.15~1.19)	은행의 업무와 데이터분석	데이터분석 개념 확립	파이썬 기초	파이썬 기초	은행의 업무와 데이터분석
시간	8	8	8	8	8
3주 (1.22~1.26)	처음 해보는 데이터 분석	처음 해보는 데이터 분석	파이썬 데이터 처리 프로그래밍	파이썬 데이터 처리 프로그래밍	파이썬 데이터 처리 프로그래밍
시간	8	8	8	8	8
4주 (1.29~2.2)	파이썬을 활용한 데이터분석 실제	파이썬을 활용한 데이터분석 실제	파이썬을 활용한 데이터분석 실제	파이썬을 활용한 데이터분석 실제	파이썬을 활용한 데이터분석 실제
시간	8	8	8	8	8
5주 (2.5~2.9)	파이썬을 활용한 데이터분석 실제	파이썬을 활용한 데이터분석 실제	머신러닝 데이터 분석	머신러닝 데이터 분석	설연휴
시간	8	8	8	8
6주 (2.12~2.16)	설연휴	머신러닝 데이터 분석	머신러닝 데이터 분석	머신러닝 데이터 분석	머신러닝 데이터 분석
시간		8	8	8	8
7주 (2.19~2.23)	머신러닝 데이터 분석	머신러닝 데이터 분석	머신러닝 데이터 분석	머신러닝 데이터 분석	머신러닝 데이터 분석
시간	8	8	8	8	8
8주 (2.26~3.1)	머신러닝 데이터 분석	머신러닝 데이터 분석	머신러닝 데이터 분석	머신러닝 데이터 분석	삼일절
시간	8	8	8	8
9주 (3.4~3.8)	파이썬을 활용한 데이터분석 실제	파이썬을 활용한 데이터분석 실제	파이썬을 활용한 데이터분석 실제	파이썬을 활용한 데이터분석 실제	파이썬을 활용한 데이터분석 실제
시간	8	8	8	8	8
10주 (3.11~3.15)	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석
시간	8	8	8	8	8
11주 (3.18~3.22)	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트
시간	8	8	8	8	8
12주 (3.25~3.29)	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트
시간	8	8	8	8	8
13주 (4.1~4.5)	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석
시간	8	8	8	8	8
14주 (4.8~4.12)	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석	국회의원 선거일	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석
시간	8	8		8	8
15주 (4.15~4.19)	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석	딥러닝 데이터 분석	SQL로 데이터베이스 다루기	SQL로 데이터베이스 다루기
시간	8	8	8	8	8
16주 (4.22~4.26)	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트
시간	8	8	8	8	8
17주 (4.29~5.3)	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	근로자의 날	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트	데이터 분석을 통한 차별화 마케팅 프로젝트
시간	8	8		8	8
18주 (5.6~5.10)	대체공휴일	금융의 디지털 전환과 데이터 분석의 중요성	하나은행 데이터분석 실습	서비스 기획과 프로덕트 매니저	서비스 기획과 프로덕트 매니저
시간		8	8	7	7
19주 (5.13~5.17)	데이터 기반 서비스 분석	데이터 기반 서비스 분석	부처님오신날	데이터 기반 서비스 분석	데이터 기반 서비스 분석
시간	8	8		8	8
20주 (5.20~5.24)	서비스 기획을 위한 PM/PO 실무	서비스 기획을 위한 PM/PO 실무	서비스 기획을 위한 PM/PO 실무	서비스 기획을 위한 PM/PO 실무	UI/UX 설계 실무
시간	8	8	8	8	8
21주 (5.27~5.31)	UI/UX 설계 실무	UI/UX 설계 실무	UI/UX 설계 실무	UI/UX 설계 실무	서비스 기획을 위한 앱 개발 이해
시간	8	8	8	8	7
22주 (6.3~6.7)	서비스 기획을 위한 앱 개발 이해	서비스 기획을 위한 앱 개발 이해	서비스 기획을 위한 앱 개발 이해	현충일	DevRel (Developer Relation)
시간	7	7	8		8
23주 (6.10~6.14)	하나은행 서비스기획 실습	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트
시간	8	8	8	8	8
24주 (6.17~6.21)	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트
시간	8	8	8	8	8
25주 (6.24~6.28)	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트
시간	8	8	8	8	8
26주 (7.1~7.5)	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트
시간	8	8	8	8	8
27주 (7.8~7.12)	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	데이터 분석을 통한 서비스기획/(구현) 프로젝트	DevRel (Developer Relation) 4H & 수료식 2H
시간	8	8	8	6