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이 과정에서 Python과 R을 활용하여 데이터를 처리하고, 분석 결과를 시각화하여 팀원들에게 발표하는 경험을 하였습니다. 이러한 경험은 실제 업무에서 데이터 분석의 중요성을 체감하게 해주었습니다.
더불어, 데이터 분석 관련 자격증을 취
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분석가의 중요한 역량이라 여깁니다.
5) 입사 후 단기적으로 기여할 수 있는 영역은?
고객 이탈 예측, 상품 추천, 채널 성과 분석 등 머신러닝 기반 모델 구축과 비정형 데이터 분석 영역에서 기여할 수 있습니다. Python, SQL, R 기반 분석 경험이
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데이터와 직원들의 스케줄표를 받아 통계학과 교수님과 당시 참여하고 있던 데이터분석 스터디의 현업자분들께 분석에 대한 조언을 구했습니다.
이를 바탕으로 엑셀과 통계프로그램 R을 활용하여 분석, 시각화 작업을 하였습니다. 그 결과
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데이터 분석에 필요한 여러 도구의 사용법을 익힐 수 있었고 이러한 역량은 C&C에 입사 후에도 다양한 산업군의 데이터를 다루는데 도움이 될 거라 생각합니다.
OOOOmin : 연합 빅데이터 동아리
2024.02~2024.12
[R 로 시작한 데이터 분석]
비타민은 R
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ggplot2를 이용한 시각화와 dplyr을 활용한 데이터 조작은 분석의 효율성을 크게 높여주었습니다. 이전 경험에서는 대규모 설문조사 데이터를 R로 분석하여, 설문 문항별로 응답 패턴을 파악하고, 고객 만족도와 재구매율 간의 상관관계를 통계
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생각합니다.
빅데이터 관리 직무에서 가장 중요한 역량 중 하나는 데이터 분석 및 처리 능력입니다. 이를 위해 저는 대학에서 데이터 과학 관련 과목을 수강하고, 다양한 데이터 분석 도구를 익혔습니다. 특히, Python과 R을 활용한 데이터 분석
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R 통계 분석 프로그램을 사용하여 데이터 분석 및 시각화 경험을 쌓았습니다.
Python 프로그래밍 기초 지식을 갖추고 있으며, 간단한 프로그램 작성 경험이 있습니다.
○ 리더십 및 협업 능력
대학교 시절 OO 동아리 회장을 역임하며 팀 운영, 행
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터 분석 도구와 기술을 지속적으로 습득하고 있습니다. Python, R, SQL은 물론 빅데이터 처리와 클라우드 기반 분석 도구까지 숙련되어 있어, 다양한 데이터 환경에서도 효율적으로 업무를 수행할 수 있습니다. 게임 산업의 특성과 데이터 분석의
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프로그래밍 언어도 활용하였습니다. R의 ggplot2를 이용한 데이터 시각화와 dplyr을 활용한 데이터 처리 기술을 접목하여, 고객 세분화 결과를 시각적으로 표현하였으며, 고객 특성별로 맞춤형 마케팅 방안을 도출하였습니다. 데이터 분석 전 과
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데이터 기반의 의사결정을 지원하는 시스템 개발에도 기여하였으며, Python을 통해 API 연동 및 자동화 기능을 구현하였습니다. 만일 일정 주기로 데이터가 갱신되는 경우, 자동으로 데이터 수집과 분석이 이루어지도록 배치작업을 설계하여 업
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