지원

서류

  • 자율 양식
    • 다음 네 가지로 나눠 작성
      • 자기소개
      • 지원동기
      • 경력 및 경험
      • 학습 목표 및 계획
  •  파일
    • 성적 증명서
    • (선택사항) 자격증 증빙서류 

 

 

면접

  • 이틀에 나눠서 시행
  • n시 팀으로 배정받은 경우, n시~(n+1)시 중 면접 진행
  • 면접 당일 면접 인원은 대략 50명 정도(약 2배수), 배정받은 면접 시각에 따라 서로 다른 때에 대기실 도착
  • 복장은 적당한 단정한 옷차림 정도
  • 대기 장소에 있다가 호명되면 면접 장소로 이동 (다른 층 또는 다른 강의실)
  • 교수님 두 분: 지원자 한 명 (실제 프로그램에서 강의하시는 교수님들과 면접 진행)
  • 면접시간은 7~10분 정도

 

면접 질문

자기소개와 지원 동기

 

지원서 기반 수강 과목 관련 질문
- 어떤 과목을 수강했고, 특정 과목에서는 무얼 배웠는지
   : 교수님에 따라 관련 전공인 경우 딥한 전공지식을 물어보시는 경우도 있어요
- 성적은 어땠는지
   : 주로 성적증명서를 보면서 질문하시는 교수님도 있어요. 성적이 낮은 이유를 물어보시기도 합니다

 

활동/자격증 관련 질문
- 기재한 활동에서 무얼 경험했는지
- 기재한 자격증 취득을 준비하면서 어떤 것을 공부했는지

 

학적 관련 질문
- 졸업 계획
- 대학원을 진학할 생각이 있는지 

 

프로그램 워크로드가 꽤나 힘들 텐데 수료까지 가능할지 
: 교육 시작하고 얼마 지나지 않아서 그만두시는 분도, 도중에 나가시는 경우도 있었습니다

 

 

 

프로그램

커리큘럼

전반부
교과 교육 (수업)		 4개월, 주 4일 전일, 560시간
강의 일정
오전 강의: 9시 - 13시
점심 시간: 13시 - 14시
오후 강의: 14시 - 18시
휴식일
- 일반적으로는 수요일이 휴식일이지만, 공휴일・연휴 등의 일정에 따라 다른 요일로 변동될 수 있음
- 때에 따라 휴식일이 없는 주도 존재 (캡스톤 발표, 워크샵, 기업설명회 등)
후반부
캡스톤 프로젝트		 3개월, 주 5일 전일, 480시간
실습 시간
9시 - 18시
실습 장소
기업 지정 장소로 주 5일 출퇴근

 

 

 

 

교과 교육 (수업)

체력과 건강
커리큘럼 전반부인 교육 기간 동안 강의는 강의대로 수강하면서 프로젝트, 과제, 시험, 그외 본인 일정을 동시에 소화해야 합니다. 회의도 잦고 굉장히 바쁘게 돌아가요. 휴식일과 주말이 있기는 한데, 있기는 해요. 예민해지기도 쉽고 아프기도 쉬우니 건강 꼭 챙기셔야 합니다. 

 

사람들
같은 기수 사람들, 특히 팀원들은 고등학생 때 친구들보다 더 오래 붙어있게 됩니다. 그래서 더더욱 팀원 복도 중요합니다. 그리고 정말 다양한 배경/나이대의 사람들과 함께하게 됩니다. 관점도, 성향도, 전공도, 잘 하는 분야도 대부분 다 다르다보니 이 기회를 잘 써먹어보면 좋을 듯 합니다. 참고로 12기의 경우, 대부분의 팀플을 한 조로 진행했는데, 사전에 사무국 분들과 면담한 내용과 전공, 나이대 등을 고려해 조가 구성됐었습니다. 다른 기수에서는 중간에 새로 조가 편성돼 크게 두 팀을 경험한 것으로 알고 있습니다.

 

양질의 수업, 방대한 범위
열정 넘치는 교수님들의 꽤나 난도 있는 수업을 압축적으로 듣게 됩니다. 수업의 수준에 비례해서, 배우게 되는 범위와 양이 엄청납니다. 모든 걸 다 가져가겠다는 마인드도 좋지만, 최대한 이해하려 노력하되 어느 과목에서 어떤 걸 배웠었다는 걸 기억할 수 있게끔 수업을 듣는 걸 추천합니다. 

 

출결, 시험과 과제, 프로젝트
향후 캡스톤 프로젝트 기업 지원 시 석차를 기준으로 배정이 진행됩니다. 마지막까지 잘 챙겨두세요. 

 

AI
AI, LLM 잘 쓰시면 좋습니다. 프로그램 진행되는 기간 동안 꽤나 많은 툴을 접하게 될 텐데, 그때마다 잘 배워두고 이것저것 적용해보세요. 사람들이 어떤 툴 쓰고 있는지 알아보고 직접 써보면서 본인한테 맞는 방식 찾아가는 것도 좋습니다. 

 

 

 

과목

데이터 · 통계 · 분석 기초 통계
통계데이터사이언스
데이터베이스
AI · 머신러닝 · 딥러닝  AI수학
기계학습과딥러닝
생성형AI
자연어처리
공간복원과공간지능
프로그래밍 · 시스템 · 서비스 개발 시각화웹개발
파이썬 프로그래밍
핀테크제품서비스개발
AI응용
금융 · 투자 · 시장 고급재무론
파생상품론
알고리듬트레이딩
핀테크 · 블록체인 · 디지털 금융 디지털화폐
블록체인
핀테크와암호
인슈어테크
핀테크서비스법
특강 LLM / 응용사례 / 법 등

 

 

 

프로젝트/과제

팀
 기계학습과딥러닝
시각화웹개발
자연어처리
통계데이터사이언스
AI응용
고급재무론
블록체인
알고리듬트레이딩
핀테크제품서비스개발
특강
개인 디지털화폐
생성형AI
통계데이터사이언스
핀테크와암호
AI응용
특강

 

 

 

 

캡스톤 프로젝트

지원

  • 기업설명회 이후 기업 지망 조사 진행
  • 교과 성적 및 출결 점수로 산출된 석차와 지망 기업을 고려해 배정

 

진행

  • 기업 지정 장소로 출근해 프로젝트 진행
  • 기업 전문가 및 담당 교수・조교 피드백
  • 중간 발표, 최종 발표 진행

 

 

 

 

생활

제공 

  • 교육 기간 동안 맥북 대여

 

점심

  • 미제공
  • 인근 식당: 아워홈(901동), 생협기숙사(919동), 연구공원, 퀴즈노스 등
  • 샤로수길 또는 배달

 

장소/교통

  • 교과 교육은 서울대 캠퍼스 내 SK 게스트하우스에서 진행 
  • 낙성대역 기준으로 버스 타고 통학하는 경우, 장블랑제리 앞 정류장에서 02-1 또는 02-2 탑승하고 호암교수회관 정류장 또는 가족생활관 정류장에서 하차해 도보로 이동

 

기타

  • 이 수업에만 제대로 몰입해 집중하는 사람들도 있고, 바쁜 일정이지만, 어떤 사람들은 그 사이에 취업 준비도 하고 자격증도 따고 그렇습니다.
  • 시간 관리 잘하시면 좋아요. 혹은 이 과정에서 이것 만큼은 얻어가겠다 몇 가지를 정해두고 거기에 집중하시는 것도 추천합니다.
  • 본가에서 통학하는 사람도, 낙성대/서울대입구 역 근처에서 자취하는 사람도 있어요.

 

 

 

참고

서울대학교 K-디지털 트레이닝 교육과정 홈페이지

 

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