금융 / 핀테크 분야 데이터사이언티스트는 방대한 금융·결제·투자 데이터를 기반으로 머신러닝·통계 모델을 활용해 리스크 예측, 사기 탐지, 투자 전략 최적화를 수행합니다. 분석을 넘어 예측·분류·추천 모델 개발과 실시간 분석 시스템 구축까지 담당합니다.
필요 역량
1.
데이터 수집·전처리 – SQL, Python, BigQuery를 활용한 대규모 금융 데이터 처리
2.
통계 분석·모델링 – 회귀·분류, 시계열 분석, 이상치 탐지, 생존 분석
3.
머신러닝·딥러닝 응용 – 사기 탐지, 신용평가, 개인화 추천
4.
도메인 지식 – 금융 규제, 리스크 관리, 자산운용, 핀테크 플랫폼 구조 이해
1) 역량별 BDA 강의 추천
역량 | 강의명 | 기간 | 배울 내용 | 활용 예시 |
수학 기초 | 데이터사이언스를 위한 수학 리터러시 | 10주 | 벡터·행렬, 미적분 등 금융 모델링 필수 수학 개념 | 신용평가·리스크 모델 수식 이해 |
수학 기초 | 데이터사이언스를 위한 수리적 기초 | 10주 | 통계·최적화·확률 기초 | 포트폴리오 최적화, 금융 리스크 시뮬레이션 |
확률·통계 기초 | 데이터사이언스를 위한 기초확률론 | 10주 | 확률변수, 분포, 베이즈 추론 | 이상거래 탐지, 부도 가능성 예측 |
통계 분석 심화 | 데이터사이언스를 위한 통계학 | 10주 | 회귀·분류, 가설검정, 예측모델 평가 | 거래 패턴 분석, 사기(Fraud) 검출 모델 평가 |
머신러닝 모델링 | 데이터 분석 모델링반 (ML1) | 16주 | 분류·회귀, 이상치 탐지 알고리즘 실습 | 신용평가, 고객 세분화, Fraud 탐지 |
머신러닝 응용 | 데이터 분석 실전반 (추천시스템 구현) | 10주 | 협업·콘텐츠 기반 추천, 하이브리드 추천 | 맞춤형 금융 상품·서비스 추천 |
2) 관련 BDA 행사는 무엇이 있을까?
과거에 진행했던 BDA 행사 중 추천하는 행사는 다음과 같습니다!
•
예측모델/신용평가모델 (2025.05.11)
•
금융권 취업 및 프로젝트 실습 특강 (2024.08.04)
•
데이터 분석가 과정 원데이 클래스: 금융권 타겟 마케팅을 위한 분석 프로젝트(2025.02.08)
•
구현하며 이해하는 CNN (2024.08.11)
•
찍어먹어 BDA 원데이 클래스: 실습을 통해 배우는 1 - day 머신러닝 (지도학습) (2024.08.02)
금융/ 핀테크 분야 데이터사이언티스트 역량 강화를 위한 11기 전용 특강·실전 프로젝트도 준비 중이니 많은 기대 부탁드립니다! 