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데이터 클렌징과 전처리를 맡아 PySpark 기반 데이터 처리 역량을 쌓았습니다. 이후에도 개인적으로 Kaggle 대회에 참가하여 이미지 분류, 회귀 분석 등 다양한 문제 유형을 접하면서 실전 경험을 축적해왔습니다.
현재는 파이썬 기반의 데이터
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데이터 분석 프로젝트와 AI 모델 개발 인턴십이 있습니다.
대학 캡스톤 프로젝트에서는 대규모 공공데이터를 활용해 소비자 행동 분석 및 예측 모델을 구축하는 역할을 맡았습니다. 파이썬을 이용해 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석, 머신
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처리 속도를 높이기 위한 노력으로는 업무 상황을 시뮬레이션하여 실제 업무에 필요한 분석 및 정보를 빠르게 파악하는 연습을 해왔습니다. 예를 들어, 데이터의 핵심 포인트를 빠르게 파악하고, 분석 결과를 시각화하는 연습을 통해 직관적
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매출뿐 아니라, 자금 조달 구조와 위험 관리까지 고려해야 한다는 점을 배웠습니다.
아울러 그 외에도 ‘데이터 분석과 경영의사결정’ 과목에서는 파이썬과 R을 활용한 데이터 처리 기법을 익혔고, 실제 기업 데이터를 활용한 분석 과제를
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분석력과 문제 해결 태도입니다. 파이썬, R 등을 활용해 대규모 데이터를 처리하고, 복잡한 문제를 수치적으로 모델링하는 능력을 보유하고 있습니다. 또한 실패를 두려워하지 않고 새로운 시도를 통해 최적안을 찾는 태도를 갖고 있습니다.
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데이터베이스와 알고리즘에 깊은 관심을 가지고, 대학 프로젝트에서 팀원들과 함께 효율적인 데이터 처리 시스템을 개발한 경험이 있습니다. 또한, 파이썬과 자바를 활용해 여러 실습을 진행하면서 문제 해결 능력을 키웠고, Git과 GitHub를 이
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데이터를 분석하여, 고객의 구매 패턴을 예측하는 프로젝트를 진행했습니다. 이를 위해 추천 알고리즘을 적용했고, 예상보다 더 높은 정확도를 기록한 모델을 완성했습니다. 이 과정에서 데이터 전처리, 모델링 기법 등을 깊이 있게 배웠고,
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데이터 분석과 관련된 과제를 수행할 때는 데이터 전처리, 데이터 시각화, 통계 분석 등의 기술을 활용하여 결과를 도출하였습니다. 이를 통해 문제 해결 능력과 협업 능력을 향상시키고, 실제 업무에서도 더욱 효과적으로 일할 수 있게 되었
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데이터 분석에서 어려웠던 점과 극복 방법은 무엇인가요?
복잡한 데이터 세트에서 중요한 정보를 추출하는 데 어려움이 있었습니다. 이를 극복하기 위해 데이터 전처리와 시각화 기술을 익히고, 관련 온라인 강의를 통해 실무 능력을 강화했
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파이썬을 활용한 금융 데이터 분석' 과정을 수료했습니다. 이는 방대한 금융 데이터를 효율적으로 처리하고, 통계 모델을 구축하여 시장 예측의 정확도를 높이는 데 기여했습니다. 예를 들어, 특정 주가지수의 과거 데이터를 분석하여 변동성
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