비전공자도 쉽게 배우는 품질관리 AI 데이터분석 실습

모바일NCS내일배움카드K디지털기초역량

NCS 분류:인공지능서비스기획(20010702)

강좌구성:31시간 (18강)

수료증:NCS 수료증

수료기준:진도율 80%이상, 과제 1회

신청유형

국비지원 과정 - 수강료 10%만 결제

일반과정 - 누구나 수강 가능

375,100 원

찜 154

수강후기 (79)

과정정보

커리큘럼

수강후기

4.8

5점

4점

3점

2점

1점

기본순

K디지털
l*******22026-07-10
K디지털
m*******22026-07-06
```
너무 좋았습니다
```

K디지털

u*****12026-07-03

실질적으로 업계에서 어떤 방식으로 활용되는 지 설명해주셔서 도움이 되었습니다.
다만, 파이썬 base가 없는 상태의 수정란 상태라면 좀 어렵게 느껴질 수 있을 듯 합니다.

K디지털
d*******72026-06-30
```
간단하게 듣기 좋았다
```

과정소개

■ 교육 안내

• 가장 빠른 개강일 7/15(수)

• 모집기간 7/7(화) ~ 7/14(화) 15시까지

• 수강 혜택 내일배움카드 보유 시 수강료의 90% 국비지원

× K-디지털 기초역량 훈련

스마트팩토리 시대
인턴 없이도 품질관리 인재로 성장하는 가장 빠른 방법!

비전공자도 쉽게 배우는
품질관리 AI
데이터분석 실습

핵심 학습 포인트 3가지

비전공자도 시작 가능	Python·Pandas·Numpy 기초부터 차근차근 실습
실무형 프로젝트 수행	불량 원인 분석, 공정능력 평가, 출하검사 자동화, 설비 이상탐지 등 자소서와 면접에 활용 가능한 실습 과제
스마트팩토리 특화 AI 역량	Decision Tree·Random Forest·CNN·LSTM 등 최신 AI 기법으로 품질관리 문제 해결

수강료 90% 국비지원!
온라인 강의 100% 온라인 VOD 강의!

이런 고민,
한 번쯤 해보지 않으셨나요?

현장 실습

부담스러운 가격
시간/공간적 제약
기초, 이론 대비 없이 너무 높은 난이도

인턴 경험

너무 높은 경쟁률
실제 현업과 동떨어진 인턴 업무
자소서, 포트폴리오 등 취준 시간 부족

⋮

이제 인턴 없이도
자소서·면접에서 설명할 수 있는 실무 경험을
비대면으로 쌓을 수 있습니다!

현업 전문가가 직접 알려주는
품질관리 AI 데이터분석 실습 과정

품질관리·생산관리·생산기술 등 제조 전반 직무를 준비 중이라면,
단 4주간의 실무 프로젝트로 차별화된 직무 경험을 만들어보세요.

이 강의는 왜 만들어졌을까요!?

정부와 연구기관은 제조업에 AI를 적용하면 생산성이 30% 높아지고 불량률은 절반으로 줄어든다고 전망하며 '품질관리'를 가장 유망한 분야로 꼽고 있습니다.

그러나 현실은 전체 제조기업 중 AI 전담 부서를 갖춘 곳이 0.8%에 불과하고, 데이터를 수집하더라도 실제 분석까지 이어가는 기업은 절반 수준입니다.

즉, 스마트팩토리 도입은 빠르게 진행되지만 이를 분석·활용할 품질관리 인재는 턱없이 부족합니다.

기업들은 AI 데이터분석 역량을 갖춘 인재를 절실히 필요로 하고 있으며, 이 역량은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.

본 과정은 이러한 현장의 수요에 맞춰 기초 Python 학습부터 불량 데이터 분석, 공정능력 평가, 출하검사 자동화, 설비 이상탐지까지 스마트팩토리 품질관리 전 과정을 실습으로 경험할 수 있도록 설계되었습니다.

[실제 SK하이닉스 채용 공고 중]

SK하이닉스 기반기술 직무 기술서

행동역량 및 Skillset(우대사항)

· 반도체 공정 Process 전반의 이해가 높고 관련 역량 우수자
· AI/DT 활용 문제 분석 및 해결 능력, AI 및 자동화 Tool의 실무 역량 우수자

그럼 이 강의에서는 뭘 배우나요?

품질관리 전 과정 학습

- 품질관리 기본 개념과 생산관리와의 상호보완성 이해
- 제조업과 AI 리터러시, 스마트팩토리 시대 품질관리 패러다임
- 수입검사·공정검사·출하검사·설비 유지보수까지 전 과정 학습

AI 데이터분석 도구 완전 정복

- Google Colab 활용 → 설치 없이 실습
- Python·Pandas·Numpy 기본 문법부터 데이터 처리까지
- TensorFlow·Scikit-learn으로 AI 모델 구축

Python pandas NumPy TensorFlow scikit-learn Google Colab

실무 프로젝트 5개

- 인턴 없이도 쌓을 수 있는 실무 프로젝트 5종
- 불량 분석부터 AI 자동화까지 현업 흐름 그대로
- 자소서·면접에 바로 쓰는 포트폴리오 완성

Project 01

자재 불량 원인 분석

하청업체 자재 품질 데이터를 분석해 불량 원인을 도출하고 예측 정확도를 개선하는 실습

Project 02

공정능력 평가 및 병목공정 개선

공정 데이터를 기반으로 공정능력 평가 → 병목공정 식별 → 개선 시나리오 설계 실습

Project 03

AI 비전 기반 출하검사 자동화

정상·불량 이미지 데이터를 활용해 CNN 기반 출하검사 자동화 모델을 직접 구현하는 실습

Project 04

설비 이상 탐지·고장 예측

설비 음향·센서 데이터를 분석해 LSTM 기반 설비 이상 탐지 및 사전 예측 실습

Project 05

TQM 기반 품질비용 분석

품질비용 구조를 분석해 검사 방식별 비용 비교 및 품질 개선 의사결정 실습

*실제 학습 화면 예시

윈스펙 품질관리 AI 데이터분석 강의는
이런 점이 다릅니다!

일반 타사 강의	윈스펙 강의
학습 범위 업종 특화 (특정 산업 관련 강의)	학습 범위 제조업 전반 데이터를 활용한 품질관리 + AI 데이터분석 실무 학습
실습 구성 이론 위주 + Python 기초 일부	실습 구성 실제 제조 데이터셋 활용한 실습 과제 5회
포트폴리오 결과물 없음 / 과제 수준에 머무름	포트폴리오 결과물 불량 원인 분석 실습, 공정능력 평가, AI 비전검사 자동화 기획 등 실무형 포트폴리오 완성
AI 툴 다양성 Python 기초·Excel 수준 / AI·ML 활용 거의 없음	AI 툴 다양성 Python·Pandas·Numpy + Scikit-learn·TensorFlow 기반 머신러닝/딥러닝 실습 (의사결정트리·CNN·LSTM 등)
학습 지원 강의만 제공, 피드백 부족	학습지원 SME 첨삭, 카톡방 질의응답, AI 챗봇 실시간 질문 지원, 과제별 개별 피드백
비용 부담 일반 유료 과정 (수십만 원대)	비용 부담 국비지원 90% 적용, 고퀄 강의를 3만 원대에 수강 가능!

품질관리 & AI 데이터분석
실무 전문가가 직접 알려드립니다!

풍부한 현업 경험을 가진 실무자의 노하우를 배워보세요.

스마트팩토리·품질관리·AI 데이터 분석 전문가

주요 약력

- 前㈜마스테코 스마트팩토리 PM
- 現 서울대학교 사회과학대학 경제학부 강사
- 現 한양대학교 서울 산학협력단 연구원

제조업 시스템·자동차 품질·정보통신 관리 실무자

주요 약력

- 前㈜솔로몬텍 책임매니저 (현대/기아자동차 보안 시스템 운영)
- 前㈜빈투스 (정보통신 관리자)

실습 과제 수행 시,
강사님이 직접 1:1 피드백을 제공해드립니다!

이런 분들께
이 강의를 강력 추천합니다!

품질관리·생산관리·생산기술 등 제조 전반 직무에 관심 있는 이공계 취준생

비전공자지만 데이터 분석과 AI 품질관리 역량을 쌓고 싶은 분

현장에서 불량률·공정 데이터를 관리해야 하는 초급 실무자

품질관리와 AI를 접목해 실무 역량·직무 경쟁력을 높이고 싶은 현직자

실제 수강생들이 후기로 증명하는
강의의 효과!

수강생 h*******3님 ★★★★★

비전공자여서 이번에 파이썬을 처음 접했습니다. 다행히 가이드라인이 잘 되어있어서 구글 코랩을 활용해 기초부터 하나씩 실습하면서 따라갈 수 있었어요! 특히 불량 원인을 데이터로 분석해보는 과정이 인상 깊었습니다.

수강생 n*******5님 ★★★★★

반도체 취업을 준비하며 생산관리뿐 아니라 품질 관련 역량도 함께 쌓고 싶어 수강했습니다. AI·데이터 분석을 코랩 실습으로 직접 경험해볼 수 있고, 포트폴리오로 정리할 수 있는 결과물이 남아 취업 준비에 도움이 됐습니다.

수강생 r*****7님 ★★★★★

품질관리와 AI가 어떻게 연결되는지 감을 잡을 수 있었어요. 컴퓨터 비전, CNN 같은 내용도 실습으로 접해볼 수 있어서 자소서랑 면접에 써먹을 소재가 생긴 것 같아 뿌듯합니다! 현직자 강의라 실무에도 큰 도움이 될 거 같아요!

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※ 반드시 두 개 사이트에서 모두 신청하셔야 최종 수강 신청이 완료됩니다!

이제 여러분의 차례입니다!

AI로 제조 데이터를 분석하는 품질관리 전문가가 되어보세요!

불량 원인 분석부터 공정능력 평가, 출하검사 자동화, 설비 이상탐지까지!
실무 포트폴리오를 단기간에 완성할 수 있습니다

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품질관리 AI
데이터분석 실습

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국가인증
NCS수료증 발급

인공지능서비스기획 (20010702)

선착순 딱 30명만 모집

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강의 상세 커리큘럼

차시	주제	학습 세부 내용
1	오리엔테이션	1. 본 과정의 강사 소개 2. 본 과정의 커리큘럼 소개
2	품질관리란? 생산관리와의 상호보완성	1. 생산관리와 품질관리의 역할과 흐름 2. 품질의 정의와 수준 결정 기준 3. 산업표준화의 개념과 효과
3	제조업과 AI Literacy	1. 리터러시의 개념과 AI 리터러시 구성 요소 2. 제조업에서의 Data Literacy 및 AI Literacy 활용 방식 3. 제조 데이터 유형과 품질관리·경영에의 적용
4	품질관리와 스마트팩토리, AI	1. MES, SCM, ERP 시스템의 정의와 기능 2. 스마트팩토리에서의 인공지능 기술 활용 3. 지도학습, 비지도학습, 인공신경망의 개념
5	실습에 필요한 파이썬 학습하기 ① 자료형, 기본문법	1. Google Colab을 활용한 실습환경 구성 2. 자료형, 조건문, 반복문, 함수 기본 개념 3. 클래스, 모듈, 라이브러리 구조 이해
6	실습에 필요한 파이썬 학습하기 ② numpy array, pandas 자료구조	1. NumPy 배열 생성 및 속성 이해 2. Pandas Series와 DataFrame 구조 이해 3. 데이터 파일 입출력 및 조작 방법 습득
7	실습에 필요한 파이썬 학습하기 ③ 이미지 및 사운드 처리	1. Matplotlib 시각화 도구를 활용한 다양한 그래프 유형 이해 2. Librosa 라이브러리를 통한 오디오 신호 처리 기초 학습 3. 파형, 스펙트로그램 등 오디오 시각화 기법 습득
8	실습에 필요한 파이썬 학습하기 ④ 기계학습	1. Scikit Learn을 활용한 기계학습 모델 구축 및 평가 2. TensorFlow를 활용한 딥러닝 모델 기초 이해 3. 데이터 전처리 및 교차검증 기법 학습
9	수입검사와 AI	1. 수입검사의 절차와 검사 방식 2. 범주화 AI의 개념과 적용 사례 3. 로지스틱 회귀와 결정 트리의 분류 알고리즘 원리
10	실습과제1: 의사결정트리 & 랜덤 포레스트를 활용하여 자재 불량 원인 파악하기	1. 의사결정트리(Decision Tree)와 랜덤포레스트(Random Forest) 모델 구조 및 원리 이해 2. 자재 불량 데이터를 활용한 머신러닝 기반 불량 원인 분석 실습 3. 모델 성능 평가 및 최적화(pruning) 방법 학습
11	공정검사와 빅데이터분석	1. 제조 공정과 품질 수준 요소 2. 공정능력과 공정능력지수(Cp, Cpk) 3. 회귀 AI의 개념, 구조, 수식
12	실습과제2: 불량품 분석을 통해 공정능력 평가 및 병목공정 개선하기	1. 불량품 데이터를 기반으로 공정별 불량률 및 공정능력 분석 방법 습득 2. 기대 소요시간 계산을 통한 병목공정 식별 및 개선 방안 수립 방법 이해 3. 공정 효율성 향상을 위한 유휴설비 활용 시뮬레이션 실습
13	출하검사와 AI	1. 출하검사의 개념과 무역 프로세스 2. Computer Vision의 이미지 처리 원리와 CNN 구조 3. 컴퓨터 비전을 활용한 출하검사 및 분류 지표
14	실습과제3: AI 비전검사로 출하검사 자동화 계획하기	1. 불량/정상 이미지를 기반으로 CNN 모델 구축 방법 학습 2. AI 비전검사 시스템의 자동화 적용을 위한 모델 정확도 평가 및 분석 3. 앙상블(Voting) 기법을 적용하여 출하검사 정확도 향상 방안 실습
15	기계설비 유지 AI	1. 품질비용의 구성과 분석 요소 2. 시계열 기반 음성/오디오 데이터와 LSTM 모델 3. 이상치 탐지 유형과 설비 AI 적용 사례
16	실습과제4: 음향을 이용한 설비 진단과 이상탐지 모니터링하기	1. 소리 및 진동 데이터를 기반으로 설비의 이상 징후를 감지하는 방법 학습 2. LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 활용한 이상 탐지 알고리즘 구축 3. 다중 센서 데이터를 이용하여 다양한 불량 유형을 모니터링하는 방법 실습
17	C/S 품질관리	1. C/S의 개념, A/S와의 차이, 형태 및 관리 방식 2. PL 보험과 제조물 책임의 구성 요소 3. 제품 책임 예방(PLP) 및 방어(PLD) 전략
18	최종실습과제 안내: TQM을 통한 외부 실패 비용 줄이기	1. TQM 관점에서 품질 비용(내부실패비용, 외부실패비용, 예방비용) 산정 방법 학습 2. 비전검사 장비 도입 전후 품질비용 비교 분석을 통한 품질 개선 효과 평가 3. 수출 제품 하자 대응을 위한 손해배상, PL보험 활용, 현지업체 협상 방안 분석

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학습대상

1.제조 데이터 분석과 AI 품질관리에 관심 있으나 기초 학습 기회가 부족했던 비전공자

2.품질관리 직무 취업을 준비하며 공정검사·출하검사 등 실습형 학습을 원하는 구직자

3.기계·전기전자·산업공학 등 전공자로서 AI 기반 품질분석 역량을 강화하고 싶은 전공자

4.품질관리 경험을 바탕으로 데이터 기반 문제 해결과 품질 자동화를 목표로 하는 실무자

5.Python 기반 제조데이터 분석과 스마트팩토리 품질 고도화 전략을 배우고자 하는 자

학습목표

1.품질관리와 생산관리의 개념 및 스마트팩토리·AI 기술의 연계를 이해할 수 있다.

2.MES·SCM·ERP 등 주요 시스템과 품질관리에서의 AI 활용 사례를 설명할 수 있다.

3.Python과 데이터 분석 도구(Numpy, Pandas, Matplotlib 등)를 활용해 품질 데이터를 처리할 수 있다.

4.기계학습 및 딥러닝 모델을 적용해 불량 원인 분석·출하검사 자동화·설비 이상탐지를 수행할 수 있다.

5.실습 기반 프로젝트를 통해 품질비용 분석과 AI 기반 품질관리 전략 수립 역량을 강화할 수 있다.

교수소개

정경채 선생님

前) ㈜마스테코 스마트팩토리 PM

現) 서울대학교 사회과학대학 경제학부 강사

現) 한양대학교 서울 산학협력단 연구원

장동희 선생님

前) ㈜솔로몬텍 책임매니저(현대/기아자동차 보안 시스템 운영)

前) ㈜빈투스(정보통신 관리자)

학습내용

차시	내용
1차시	오리엔테이션
2차시	품질관리란? 생산관리와의 상호보완성
3차시	제조업과 AI Literacy
4차시	품질관리와 스마트팩토리, AI
5차시	실습에 필요한 파이썬 학습하기 ① 자료형, 기본문법
6차시	실습에 필요한 파이썬 학습하기 ② numpy array, pandas 자료구조
7차시	실습에 필요한 파이썬 학습하기 ③ 이미지 및 사운드 처리
8차시	실습에 필요한 파이썬 학습하기 ④ 기계학습
9차시	수입검사와 AI
10차시	실습과제1: 의사결정트리&랜덤 포레스트를 활용하여 자재 불량 원인 파악하기
11차시	공정검사와 빅데이터분석
12차시	실습과제2: 불량품 분석을 통해 공정능력 평가 및 병목공정 개선하기
13차시	출하검사와 AI
14차시	실습과제3: AI 비전검사로 출하검사 자동화 계획하기
15차시	기계설비 유지 AI
16차시	실습과제4: 음향을 이용한 설비 진단과 이상탐지 모니터링하기
17차시	C/S 품질관리
18차시	최종실습과제 안내: TQM을 통한 외부 실패비용 줄이기

수료기준

수료기준
총 진도율	중간평가	최종평가	과제
80% 이상	-	-	평가비율 100% 반영
80% 이상	반영된 평가 합산 0점 이상

자주하는 질문(FAQ)

Q수강신청은 어떻게 하나요?

최우선적으로 내일배움카드를 발급 받으셔야합니다.

실물 카드를 받으신 이후 고용24 수강신청과 윈스펙 수강신청 및 결제까지 진행이 필요합니다.

▶ 신청 안내 페이지 참고하고 카드발급 안내 받기

Q환불 규정이 어떻게 되나요?

수강 전일까지 수강취소 가능하며, 이후에는 수강 기간에 따라 환불 금액이 변동됩니다.

[자부담금 환불 기준]

학습 시작 전(개강 전일): 100% 환불
학습 시작 후부터 학습기간 1/3 경과 전까지: 자부담금 2/3에 해당하는 금액
학습기간 1/3 경과 후부터 1/2 경과 전까지: 자부담금 1/2에 해당하는 금액
1/2 경과 후: 환불 없음

[K크레딧 취소(중도포기) 패널티 규정]

중도포기 및 미수료 시 1회 4만원, 2회 이상은 10만원 차감
출결부정·부정수급의 경우 크레딧 잔액 전액 차감
진도율 80% 이상 시, 중도포기 불가

QK디지털 크레딧은 무엇인가요?

지원내용

국민내일배움카드 훈련비 지원 한도(5년간 300~500만원) 외 50만원(지급 후 1년 한도)의 크레딧 추가 지급됩니다.

추가 지급된 크레딧은 「K-디지털 기초역량훈련」수강에만 사용 가능하며, 훈련생은 훈련비의 10%를 부담해야 합니다.

(유효기간은 지급일로부터 기산)

크레딧 잔액이 남은 경우 1회에 한하여 잔액을 초과하는 훈련도 추가부담없이 수강 가능

[예시] 크레딧 잔액이 10만원이고, 수강을 희망하는 과정 훈련비가 20만원인 경우

크레딧 10만원 사용 + 자부담 2만원(훈련비의 10%)만으로 수강 가능

수강횟수 제한

지급된 크레딧 소진 시 까지 제한없이 수강 가능하며 일반훈련과정 수강은 불가합니다.

디지털 기초역량훈련과정 내 수강 횟수 제한 없음(단, 동일 과정 재수강은 불가)

*추가 문의사항은 아래 문의하기 버튼 또는 1:1문의 게시판(1:1문의 게시판클릭)을 통해 문의 가능합니다.

비전공자도 쉽게 배우는 품질관리 AI 데이터분석 실습

수강후기

과정소개

비전공자도 쉽게 배우는품질관리 AI데이터분석 실습

이런 고민,한 번쯤 해보지 않으셨나요?

이 강의는 왜 만들어졌을까요!?

그럼 이 강의에서는 뭘 배우나요?

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품질관리 & AI 데이터분석실무 전문가가 직접 알려드립니다!

이런 분들께이 강의를 강력 추천합니다!

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이제 여러분의 차례입니다!

비전공자도 쉽게 배우는품질관리 AI데이터분석 실습

강의 상세 커리큘럼

학습대상

학습목표

교수소개

학습내용

수료기준

자주하는 질문(FAQ)

Q수강신청은 어떻게 하나요?

Q환불 규정이 어떻게 되나요?

QK디지털 크레딧은 무엇인가요?

비전공자도 쉽게 배우는
품질관리 AI
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한 번쯤 해보지 않으셨나요?

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