FIND-A
- 기업형태
- 동아리/학생자치단체
- 참여대상
- 대학생, 직장인/일반인
- 활동지역
서울
- 접수기간
- 시작일2024.06.25마감일2024.07.13
- 모집인원
- 00명
- 모임시간
- 매주 토요일 1시
- 활동혜택
- -
- 관심분야
경제/금융
과학/공학/기술/IT
- 활동분야
연합
스터디/연구
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서울
경제/금융
과학/공학/기술/IT
연합
스터디/연구
금융데이터분석학회 FIND-A에서 2024년 하반기 학회원을 모집합니다!
FIND-A(파인드 알파)는 2020년 설립되어 약 50명의 학부, 석사, 박사과정생과 현직자가 활동 중인 금융데이터분석학회입니다.
FIND-A는 Financial Data Analysis의 약자로, 금융 산업 전반의 디지털 전환에 발 맞추어 디지털 금융 역량을 지닌 인재를 양성하는 것을 목표로 하고 있습니다.
나아가, 한국정보처리학회와 MUFFIN@AAAI23 등 국내외 학회에 저희 연구 결과물을 출판하며 연구 일선에도 기여하고 있습니다.
FIND-A의 신입 학회원은 한 학기 동안 매주 토요일 1시부터 5시(4시간)에 아래의 커리큘럼 중 하나 이상을 필수적으로 이수하게 됩니다.
*모집 파트*
1. Financial Data Analysis
- 계량경제학(Econometrics)은 경제이론, 경제수학, 통계학을 포괄하는 분야로 경제이론을 실증적으로 검증하는데 초점을 맞추고 있습니다.
- Financial Data Analysis 팀은 회귀분석과 시계열 분석 등 금융공학 전반에서 널리 사용되는 분석 기법들에 대한 학문적 기초를 학습하고 파이썬을 활용해 실습을 진행합니다.
2. Understanding of Risky Assets
- 금융투자상품은 투자성(원본 손실 가능성)을 전제로 하며 원본 초과손실 가능성을 기준으로 증권과 파생상품으로 나뉩니다.
- Understanding of risky assets에서는 증권에 속하는 주식과 채권, 파생상품에 속하는 선물옵션의 시장과 상품구조, 가치평가 방식을 학습합니다.
3. Asset Pricing
- 자산 가격 결정론(asset pricing)은 위험자산 수익률의 횡단면 차이에 대한 연구 문헌을 말합니다.
- Asset pricing 팀은 효율적 시장가설, 포트폴리오 이론과 자산배분 방법론, 팩터 인베스팅에 대한 학습을 진행하고 파이썬을 통한 실증 프로젝트를 진행합니다.
4. Financial NLP(Natural Language Processing)
- 자연어 처리(NLP)는 언어의 형태로 존재하는 데이터를 가공하고 분석하는 학문으로 최근 GPT-3, ChatGPT등의 등장으로 관심을 모으고 있습니다.
- NLP팀에서는 사전 학습된 언어 인공지능을 활용하여 금융 텍스틀 가공하고 분석하는 방법을 학습합니다.
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*활동 기간 및 시간*
- 활동 기간 : 최소 1년(2024.08~ 2025.07)
- 활동 시간 : 매주 토요일 오후 1시 ~ 오후 5시 (약 **4시간**)
- 오티 일정 : 7월 27일 (토) 오후 3시 예정
* 중간발표, 파이널 컨퍼런스와 같이 추가적인 대면 일정은 추후 공지 예정 *
- 전체 대면 일정을 제외한 모든 세션은 온라인으로 진행되며, 추후 상황에 따라 오프라인 세션으로 진행될 수 있습니다.
- 매 학기 팀별로 수료 프로젝트가 존재합니다. 해당 내용은 학회 홈페이지에서 확인하실 수 있습니다.
** ‘출석 + 프로젝트 참여’를 포함하여 1년간 성실히 임한 학회원에게 활동 증명서 및 수료증이 발급됩니다. **
FIND-A의 기존 학회원은 프로젝트팀과 랩에 소속되어 금융공학과 그 유관 분야에 대한 심화학습과 연구를 진행합니다. 이후 컨퍼런스를 통해 각자의 프로젝트를 발표 및 공유하는 시간을 갖습니다.
1. 프로젝트 팀
: 프로젝트 팀은 한 학기 동안만 운영되는 심화 학습 과정입니다. 학기 말 수요 조사를 통해 개설 여부가 결정되며, 지난 프로젝트 팀들은 다음과 같습니다.
- Research Review
- MLfinLab
- Running Mate
- 알고리즘 트레이딩
2. Find-A Institute of Technology(FIT)
: FIT은 석사 및 박사과정생들과 현직자 8명으로 이루어진 Find-A의 부설 연구 단체로 금융과 접목이 가능한 ML & DL 분야의 지평을 탐구하고 직접 넓혀 나가는 것을 목표로 하고 있습니다. (상시 모집, 자세한 사항은 홈페이지 참고)
수상 및 연구 내역 :
- ESG Classification by Implicit Rule Learning via GPT-4 (Accepted at FinNLP@LREC-COLING 2024)
- 2024 DB 금융경제공모전 경제분야 장려상
- 2024 DB 금융경제공모전 증권/자산운용분야 가작
- 2023 WorldQuant IQC 국내 1위
- 2023 WorldQuant IQC 국내 2위
- 2023 KRX 전국 대학생 증권 · 파생상품 경시대회 1위
- 2023 신한빅데이터해커톤 신한투자증권 부문 우수상
- Beyond Classification: Financial Reasoning in State-of-the-Art Language Models. (Accepted at FinNLP@IJCAI2023 as Long Paper)
- 제13회 DB금융경제공모전(DB FEC). 우수상(2023)
- 제13회 DB금융경제공모전(DB FEC). 장려상(2023)
- EaSyGuide : ESG Issue Identification Framework leveraging Abilities of Generative Large Language Models. (Accepted at FinNLP@IJCAI2023 as Short Paper)
- Removing Non-Stationary Knowledge From Pre-Trained Language Models for Entity-Level Sentiment Classification in Finance. MUFFIN@AAAI2023.
- 특허 출원 및 인용 추이와 주식가치. 한국지능정보시스템학회 2023 춘계학술대회.
- NH 투자증권 빅데이터 경진대회 우수상(2023)
- 하나금융그룹 디지털 파워 온 1기 우수상(2023)
- 신한 빅데이터 해커톤 신한투자증권 우수상(2023)
- SKT/SKT AI FELLOWSHIP 장려상(2022)
- 신한금융그룹 빅데이터 해커톤 준우승(2022)
- 체인베스트 토크노믹스 해커톤 우수상(2022)
- FSI Data Challenge. 금융위원회 위원장상(2022)
- 통계청 통계데이터 인공지능 활용대회 최우수상(2022)
- 마이 핀테크 서비스 개발 경진대회 최우수상(2022)
- 제 1회 대학생 투자 재능 발굴 프로젝트 베스트 애널리스트상(2022)
- 제 12회 DB금융경제공모전 가작(2022)
- 제 1회 에프엔가이드 금융 빅데이터 아이디어 경진대회 대상(2021)
- 제 11회 DB금융경제공모전 가작(2021)
- 제 35회 매일경제신문 대학(원)생 경제논문 공모전 가작(2021)
- 한국정보기술학회 하계학술대회 대학생논문 금상(2021)
- KRX 증권 파생상품 경시대회. 우수상(2020)
- 제 4회 미래에셋대우 빅데이터 페스티벌 우수상(2020)
- 제 10회 DB금융경제공모전 우수상(2020)
- 한국자원경제학회 제19회 논문경진대회 장려상
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*학회 페이지*
- https://findagroup.notion.site/FIND-A-80265664ef02435996a05731a077975a?pvs=4
- https://find-a-ai.github.io/
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*지원 방법*
홈페이지 → etc/recruiting info 참고
제출: finda.recruitment@gmail.com
학회 지원시 운영진과 일반 학회원 지원을 따로 받고 있습니다. FIND-A의 운영진에는 운영부, 기획홍보부, 학술부, HR부가 있으며, 운영진으로 합격하신 지원자분들은 각 팀에 배정됩니다.
첫 번째 학기에는 다른 일반 학회원분들과 같이 세션에 참여하는 동시에 선배 기수와 함께 학회를 운영하고, 2번째 학기에는 학회 전체를 주도적으로 운영하는 역할을 맡게 됩니다.
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*모집 일정*
- 서류접수: ~ 7/13(토) 23시 59분
- 서류 결과 발표 및 면접 안내: 7/18 (목)
- 면접: 7/20(토) ~ 7/21(일) *비대면으로 진행
- 최종 결과 발표 : 7/23 (화) 오후 5시 이후
- 9기 신입회원 전체 OT : 7/27 (토) 오후3시 *대면으로 진행
※ 기타 문의 사항은 카카오톡 채널 **"FIND-A"** 또는 메일을 통해 문의해주세요
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*Contacts*
- E-mail : finda.recruitment@gmail.com
- Kakaotalk : https://pf.kakao.com/_raUJK
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***FAQ***
Q1. 지원 자격이 어떻게 되나요?
A1. 금융권 커리어에 대한 관심과 더불어 퀀트 및 데이터 분석에 관심이 있고 필수 활동 기간 동안 세션에 열정적으로 참여할 수 있으신 분과 함께하고자 합니다. 전공 제한 역시 없습니다!
Q2. 지원 과정은 비대면으로 이루어지나요?
A2. 네. ‘지원서/코딩테스트 -> 면접’으로 진행될 예정입니다.
Q3. 필수 활동 기간이 있나요?
A3. 필수 활동 기간은 1년(2학기) 입니다.
Q4. 수료생 및 졸업생도 지원 가능한가요?
A4. 네 가능합니다. 대학생, 대학원생 및 직장인도 지원할 수 있습니다.
Q5. 온라인으로 학회가 진행되나요?
A5. 온라인으로 진행될 예정이나 일부 일정은 대면 모임으로 진행됩니다
Q6. 코딩테스트를 모두 풀어야 지원이 가능할까요?
A6. ‼️모두 풀지 않아도 지원 가능합니다.‼️ 지원자분들의 전체적인 코딩 실력을 파악하여 커리큘럼에 반영하고자 진행되는 테스트입니다.
이 공고를 스크랩한 사용자들이 궁금하다면?
내 정보를 입력하면 스크랩한 사용자들의1. **[My Competency] 지원분야와 관련된 지식이나 경험을 기재하여 주십시오. (500자)** 직무에 관련된 학습, 동아리 활동, 수상경험 등을 중심으로 자유롭게 기재해 주시기 바랍니다. [공공 API의 데이터 가공을 통한 API 호출 속도 30배 단축] 캡스톤 디자인 프로젝트에서 팀장으로서 백엔드와 데이터베이스 관리에 집중했습니다. 팀은 식단 관리 앱의 기술적 최적화와 사용자 경험 개선을 목표로 삼았으며, 경쟁 앱 분석을 통해 차별화 전략을 세웠습니다. 기존 서비스에서는 영양제와 식단을 함께 관리하는 기능이 부족하다는 점을 파악해 영양제 관리 기능을 추가했고, AI를 통한 식단 인식 기능을 도입하여 차별점을 두었습니다. 특히, 약 2만 개의 공공 API 데이터를 가공해 자체 DB에 저장하여 검색 API 호출 속도가 30배 단축되었습니다. 또한, Jira 기반의 Agile 스프린트를 도입해 개발 프로세스를 체계화하고, CI/CD 구축을 통해 배포 시간을 2배 단축했습니다. 데일리 스크럼 미팅으로 팀 내 중복 작업을 30p 줄이고, API 명세서 페이지를 구축해 프론트엔드 팀원의 협업 시간을 2배 이상 단축했습니다. 이러한 결과 프로젝트 1등 및 A+학점을 받았습니다. 2. **[Why LG CNS] LG CNS에 지원한 동기와 입사 이후 꿈꾸는 것은 무엇인가요? (500자)** *지원동기 : LG CNS에서 근무하고 싶은 이유, LG CNS를 알게 된 계기, IT 또는 컴퓨터에 관심을 가지게 된 계기 등 *꿈 : 입사 이후 성장하고 싶은 목표 및 비전 등 LG CNS의 클라우드 서비스와 AI 및 빅데이터 역량은 제가 가진 백엔드 개발 및 데이터베이스 관리 기술을 더욱 발전시킬 수 있는 최적의 환경이라고 생각합니다. 현재까지 다양한 프로젝트를 통해 백엔드와 데이터베이스를 최적화하고, 알고리즘을 효율적으로 구현하는 능력을 길러왔습니다. 특히, 데이터베이스를 가공하여 시스템의 성능을 향상시키는 데 중점을 두어왔는데, LG CNS의 클라우드 리더십은 이러한 역량을 확장하는 데 큰 도움이 될 것이라고 확신합니다. 더불어 AI와 빅데이터 분야에서의 전문성은 대규모 데이터를 처리하고 분석하는 백엔드 시스템의 핵심입니다. LG CNS의 빅데이터 역량과 함께라면 복잡한 데이터 구조를 효과적으로 관리하고, 인공지능 기술을 활용하여 더 나은 서비스를 제공하는 백엔드 개발자로 성장할 수 있을 것입니다. LG CNS와 함께 최신 기술을 활용해 실질적인 가치를 창출하며 성장하고 싶습니다. 3. [학습] 모집분야와 관련된 ①과목명/②과목학점/③성적을 구체적으로 모두 기술해 주십시오. (1000자)** 자료구조와실습 / 3학점 / A+ 컴퓨터구성 / 3학점 / A 컴퓨터알고리즘및실습 / 3학점 / B+ 데이터베이스체제 / 3학점 / A+ 모바일소프트웨어 / 3학점 / A+ 캡스톤디자인1 / 3학점 / A+ 소프트웨어공학및설계 / 3학점 / A 프로그래밍기초와실습 / 3학점 / A 인공지능프로그래밍및실습 / 3학점 / A+ 운영체제 / 3학점 / B+ 파이썬프로그래밍기초 / 2학점 / B+ 인터넷프로그래밍 / 3학점 / B+
1. 지원 분야를 선택한 이유에 대하여 기술해 주세요. " 제 직무 선택 기준은 '제 역량을 발휘할 수 있는가'입니다. 전동화-생산기술 직무는 제가 가진 KSA와 부합합니다. 이에 제 역량을 발휘함으로써 미래 모빌리티 시대의 퍼스트 무버가 되는 데 일환이 되고자 지원했습니다. 전동화-생산기술 직무는 차세대 배터리의 양산성 검토, 양산 중인 제품의 공정data를 통해 이슈 원인분석, 변동점을 관리하여 수율/품질 향상, 업무 효율을 높이는 데이터 기술을 개발합니다. 따라서 아래와 같은 KSA가 필요합니다. [K: 배터리 공정/성능/품질 지식] LFP와 LMFP cell을 제조, CV와 Specific capacity 그래프를 통해 가역성, 에너지 밀도 등 성능을 비교 분석하여 A+를 받았습니다. 또 불량 감지-5M+1E 특성요인도를 활용한 불량 분석-개선안 도출/실시-유효성 검증-표준화하여 재발을 방지하는 품질관리 단계를 배웠습니다. [S: 코딩/데이터를 이용한 불량분석/통계적 품질관리 역량] 파이썬과 매트랩 수업에서 모두 A+를 받고 C++을 이용한 대회에서 장려상을 수상했습니다. 이후 파이썬으로 공정 데이터를 전처리/시각화하여 spec over 불량을 발견했습니다. 연관성 있는 그래프를 찾아 불량 원인을 분석, 해결책을 제시했습니다. 또 공정 관리도를 그려 Cpk, 상관관계를 분석해 이상점을 진단하고 불량 공정의 infra 변곡점 관리를 수율 개선안으로 제시했습니다. [A: 분석적 사고] 캡스톤디자인프로젝트에서 숫자만 복잡하게 나열된 데이터를 독립/통제 변수를 효율적으로 운용하여 전구체/온도/반응 메커니즘 별 라인 그래프로 시각화했습니다. 이를 열역학과 반응 속도론의 두 가지 측면에서 분석하고 교수님께 화학공학 지식을 잘 적용하여 논문의 수준이 높다는 평가를 받았습니다. 코딩으로 데이터를 시각화하고 공정능력지수와 상관관계 분석으로 가동률 저해 요인을 분석하겠습니다. 이후 설비/생산팀과 소통하며 공정 변수를 표준화하고 설비 품질을 확보하겠습니다. 이로써 수율 향상과 수익성 개선에 기여하겠습니다." 2. 지원 분야와 관련한 전문성 확보를 위해 노력한 경험에 대하여 기술해 주세요. " 전동화-생산기술 직무에서 제가 가장 중요하게 생각하는 역량은 배터리 지식과 데이터를 기반으로 한 배터리 품질/불량 분석 능력입니다. 이에 ‘지식’과 ‘분석 능력’ 모두를 얻고자 노력해왔습니다. [파이썬 데이터분석, 공정최적화 역량 강화] 반도체데이터분석교육에서 코딩으로 데이터를 효율적으로 분석해 저수율 유발 공정 및 원인 분석 시간을 단축하고 가동률 저하에 신속히 대응하는 역량을 길렀습니다. 파이썬의 pandas, DataFrame 등으로 수율, 온도 등 수천 개 raw data를 한번에 전처리, 관리도/산점도/히스토그램 등으로 시각화했습니다. 수율 관리도에서 LSL 아래인 spec under을, 식각온도 관리도의 같은 LOT에서 편차가 급격히 증가하는 spec over&under을 발견했습니다. 따라서 식각공정 온도 편차 증가로 인한 불량이라고 판단, 불량 설비를 holding하고 온도 센서 교체를 해결책으로 제시했습니다. [배터리 품질 분석 역량 강화, A+ 달성] 반도체재료및측정실험 수업에서 CV, Specific capacity 등의 그래프로 에너지 밀도, 가역성 등 성능을 분석하는 역량을 길렀습니다. LFP/LMFP cell을 제작, specific capacity를 측정하고 plot했습니다. LFP의 평균 비용량이 LMFP보다 높은 것을 바탕으로 LFP의 slurry 균일도가 더 우수함을 분석했습니다. 코팅 균일도와 같은 공정 수준이 배터리 성능과 직결됨을 알았습니다. LMFP의 CV그래프에서 LFP에는 없었던 4.19V, 3.9V peak을 발견했습니다. LMFP에 Mn이 첨가되며 더 높은 전압에서 산화환원 반응함으로써 에너지 밀도가 높아짐을 알았습니다. 타과 전공 수업이었지만 21개의 논문을 읽고 레포트를 작성해 A+를 달성했습니다. 배터리의 동작 원리/성능 ‘지식’을 얻고 코딩을 활용한 데이터 분석 ‘도구’를 강화했습니다. 이로써 공정 데이터로 배터리 품질을 향상하는 전동화-생산기술 엔지니어의 역량을 다졌습니다."
1. 지원 분야를 선택한 이유에 대하여 기술해 주세요. " 제 직무 선택 기준은 '제 역량을 발휘할 수 있는가'입니다. 전동화-생산기술 직무는 제가 가진 KSA와 부합합니다. 이에 제 역량을 발휘함으로써 미래 모빌리티 시대의 퍼스트 무버가 되는 데 일환이 되고자 지원했습니다. 전동화-생산기술 직무는 차세대 배터리의 양산성 검토, 양산 중인 제품의 공정data를 통해 이슈 원인분석, 변동점을 관리하여 수율/품질 향상, 업무 효율을 높이는 데이터 기술을 개발합니다. 따라서 아래와 같은 KSA가 필요합니다. [K: 배터리 공정/성능/품질 지식] LFP와 LMFP cell을 제조, CV와 Specific capacity 그래프를 통해 가역성, 에너지 밀도 등 성능을 비교 분석하여 A+를 받았습니다. 또 불량 감지-5M+1E 특성요인도를 활용한 불량 분석-개선안 도출/실시-유효성 검증-표준화하여 재발을 방지하는 품질관리 단계를 배웠습니다. [S: 코딩/데이터를 이용한 불량분석/통계적 품질관리 역량] 파이썬과 매트랩 수업에서 모두 A+를 받고 C++을 이용한 대회에서 장려상을 수상했습니다. 이후 파이썬으로 공정 데이터를 전처리/시각화하여 spec over 불량을 발견했습니다. 연관성 있는 그래프를 찾아 불량 원인을 분석, 해결책을 제시했습니다. 또 공정 관리도를 그려 Cpk, 상관관계를 분석해 이상점을 진단하고 불량 공정의 infra 변곡점 관리를 수율 개선안으로 제시했습니다. [A: 분석적 사고] 캡스톤디자인프로젝트에서 숫자만 복잡하게 나열된 데이터를 독립/통제 변수를 효율적으로 운용하여 전구체/온도/반응 메커니즘 별 라인 그래프로 시각화했습니다. 이를 열역학과 반응 속도론의 두 가지 측면에서 분석하고 교수님께 화학공학 지식을 잘 적용하여 논문의 수준이 높다는 평가를 받았습니다. 코딩으로 데이터를 시각화하고 공정능력지수와 상관관계 분석으로 가동률 저해 요인을 분석하겠습니다. 이후 설비/생산팀과 소통하며 공정 변수를 표준화하고 설비 품질을 확보하겠습니다. 이로써 수율 향상과 수익성 개선에 기여하겠습니다." 2. 지원 분야와 관련한 전문성 확보를 위해 노력한 경험에 대하여 기술해 주세요. " 전동화-생산기술 직무에서 제가 가장 중요하게 생각하는 역량은 배터리 지식과 데이터를 기반으로 한 배터리 품질/불량 분석 능력입니다. 이에 ‘지식’과 ‘분석 능력’ 모두를 얻고자 노력해왔습니다. [파이썬 데이터분석, 공정최적화 역량 강화] 반도체데이터분석교육에서 코딩으로 데이터를 효율적으로 분석해 저수율 유발 공정 및 원인 분석 시간을 단축하고 가동률 저하에 신속히 대응하는 역량을 길렀습니다. 파이썬의 pandas, DataFrame 등으로 수율, 온도 등 수천 개 raw data를 한번에 전처리, 관리도/산점도/히스토그램 등으로 시각화했습니다. 수율 관리도에서 LSL 아래인 spec under을, 식각온도 관리도의 같은 LOT에서 편차가 급격히 증가하는 spec over&under을 발견했습니다. 따라서 식각공정 온도 편차 증가로 인한 불량이라고 판단, 불량 설비를 holding하고 온도 센서 교체를 해결책으로 제시했습니다. [배터리 품질 분석 역량 강화, A+ 달성] 반도체재료및측정실험 수업에서 CV, Specific capacity 등의 그래프로 에너지 밀도, 가역성 등 성능을 분석하는 역량을 길렀습니다. LFP/LMFP cell을 제작, specific capacity를 측정하고 plot했습니다. LFP의 평균 비용량이 LMFP보다 높은 것을 바탕으로 LFP의 slurry 균일도가 더 우수함을 분석했습니다. 코팅 균일도와 같은 공정 수준이 배터리 성능과 직결됨을 알았습니다. LMFP의 CV그래프에서 LFP에는 없었던 4.19V, 3.9V peak을 발견했습니다. LMFP에 Mn이 첨가되며 더 높은 전압에서 산화환원 반응함으로써 에너지 밀도가 높아짐을 알았습니다. 타과 전공 수업이었지만 21개의 논문을 읽고 레포트를 작성해 A+를 달성했습니다. 배터리의 동작 원리/성능 ‘지식’을 얻고 코딩을 활용한 데이터 분석 ‘도구’를 강화했습니다. 이로써 공정 데이터로 배터리 품질을 향상하는 전동화-생산기술 엔지니어의 역량을 다졌습니다."
들어가기에 앞서 사이트 유형별 장점에 대해 알아보고 인사이트 받아보자! ① 콘텐츠 / 뉴스레터형 사이트 - 구독 이전의 정보까지 확인 가능 - 원하는 정보 검색 가능 ② 구독 서비스 - 신속한 정보 전달 가능 - 메일함에서 정보를 바로 확인하며 시간 단축 ③ 광고 레퍼런스 사이트 - 다양한 영상 광고의 유형을 한 눈에 파악 가능 - 마음에 드는 레퍼런스 컬렉트 가능 1. 콘텐츠/뉴스레터형 사이트 1️⃣ 응답하라 마케팅 1) 마케터 인사이트 2) 다양한 마케팅 지식 3) 트렌드와 브랜드 스토리 등을 콘텐츠 형식으로 정보 제공 🖇️ https://maily.so/marsinmarine 2️⃣ DMC 리포트 1) 디지털 마케팅 정보 2) 소비자 정보 통계 3) 소셜미디어 동향 등의 정보 제공 🖇️ https://www.dmcreport.co.kr/ 3️⃣ 오픈애즈 1) 최신 트렌드 2) 마케팅 전략 3) 소비자 인사이트 등의 정보 제공 🖇️인스타그램 @odri_openads 🖇️ https://www.openads.co.kr/home 4️⃣ Think with Google 1) 마케팅 전략 2) 소비자 인사이트 등의 정보 제공 🖇️ https://www.thinkwithgoogle.com/intl/ko-kr/ 2. 구독 ( 메일 발송) 서비스 1️⃣ 링커레터 구독하면 크리에이터를 위한 노하우, 다른 크리에이터들의 이야기를 매일 수요일마다 메일로 발송 🖇️인스타그램 @go_to_ccc 🖇️ https://linker.stibee.com/ 2️⃣ 캐릿 (Careet) Z세대를 겨냥한 트렌드 동향을 사이트에서 확인할 수 있을 뿐만 아니라 구독 시 매주 화요일 메일 발송 🖇️인스타그램 @careet.official 🖇️ https://www.careet.net/ 3. 광고 레퍼런스 사이트 1️⃣ TVCF 영상 광고를 모아둔 사이트 광고 영상 트렌드 파악 가능 🖇️ https://tvcf.co.kr/ 2️⃣ Ads of the Wolrd 해외 광고 영상을 모아둔 사이트 광고에 대한 설명도 확인 가능 🖇️인스타그램 @adsofttheworlddnyc 🖇️ https://www.adsoftheworld.com/ 광고/마케팅 직무 를 희망한다면 위의 사이트들을 자주 둘러보고 최신 트렌드, 마케팅 동향 등을 잘 파악해보자~ 마케터/광고인을 꿈꾸는 분들께 이번 콘텐츠가 많은 도움이 되었으면 좋겠습니다. 나 또한!
안녕하세요! 대학생 링키분들 🎓📚✨ 3일 만에 독학으로 컴퓨터활용능력 1급 필기를 어떻게 취득했는지, 그리고 그 과정에서 터득한 효율적인 공부법과 꿀팁을 공유하려고 합니다. 컴활 준비를 하시는 분들께 도움이 될 수 있도록 각 단계별로 제가 사용한 방법과 노하우를 자세히 소개하겠습니다! 컴퓨터활용능력 1급 필기는 크게 3과목(컴퓨터 일반, 스프레드시트 일반, 데이터베이스 일반)으로 구성되어 있습니다. 각 과목에서 40점 이상, 전체 평균 60점 이상을 받아야 합격입니다. 저는 완전 컴맹인 상태에서 도전했지만 3일 만에 합격했으니 누구든 도전할 수 있다고 생각합니다. 특히, 전략적으로 접근해 단기간에 끝내는 것을 목표로 했고 각 과목마다 다른 전략을 세웠습니다. 1과목: 컴퓨터 일반 가장 쉬운 과목으로 고득점을 목표로 가장 많은 시간을 투자했습니다. 저는 유튜브 ‘균쌤’ 강의를 통해 핵심 개념을 빠르게 이해했습니다. 강의는 10~20분 내외로 구성되어 있어 부담 없이 학습할 수 있었습니다. 2과목: 스프레드시트 일반 (엑셀) 난이도가 가장 높은 과목으로, 괄락(40점)만 피하는 것을 목표로 했습니다. 균쌤 강의를 활용해 자주 나오는 개념만 정리하고 어려운 함수식은 과감히 생략했습니다. 시간이 오래 걸릴 수 있으니 생소한 문제는 과감히 넘어가는 것을 추천드립니다. 3과목: 데이터베이스 일반 (엑세스) 엑셀보다는 쉬운 과목으로, 최소한의 시간만 투자해 기본 개념에 집중했습니다. 범위가 좁아 빠르게 익힐 수 있었으며 균쌤의 강의(12강)로 효과적으로 학습했습니다. 효율적인 공부 방법 강의 선택 균쌤 유튜브 강의는 기본 개념, 핵심 요약, 기출문제 풀이로 구성되어 있어 효율적으로 학습할 수 있었습니다. 강의를 1.5배속으로 들으면서 전반적인 개념을 익힌 뒤 캡처본을 활용해 복습했습니다. 캡처본 활용 강의를 들으며 중요한 화면을 캡처해 아이패드에 파일로 저장했습니다. 필기를 병행하며 내용을 정리했고 이를 반복 학습하면서 기억을 강화했습니다. 기출문제 풀이 최신 기출문제(최근 3개년)를 활용해 시험 유형을 익혔습니다. 틀린 문제는 별도의 노트에 정리해 반복 학습하며 약점을 보완했습니다. 3일 공부 스케줄 Day 1: 균쌤 강의를 빠르게 1회독하고 캡처본으로 복습 자료를 제작했습니다. Day 2: 캡처본을 반복 학습하며 기출문제 풀이를 시작했습니다. Day 3: 기출문제를 집중적으로 복습하고 1과목을 철저히 학습해 고득점을 준비했습니다. 정리하자면 단기 합격 전략은 1과목에서 고득점을 노리고, 2과목과 3과목은 과락만 넘기자는 접근법이었습니다! 결과적으로 1과목: 90점 (고득점으로 평균 끌어올림) 2과목: 50점 (과락 피하기 성공) 3과목: 60점 (과락 피하기 성공) 평균 66.6점 으로 단기 합격에 성공했습니다!🎉 이 방법이 많은 분들께 도움이 되었으면 좋겠습니다~!
안녕하세요! 링커리어 콘텐츠 에디터 20기 김나영입니다 :) 오늘은 청년들이 꼭 알아야 할 혜택인 <청년월세지원> 과 관련된 정보를 가져왔습니다! 사회초년생인 청년들은 주거비 부담만 조금 덜어도 훨씬 더 나은 생활을 할 수 있다는 사실, 모두 동의하실텐데요! 지금 바로, 청년들의 주거비 부담을 덜어주는 청년월세지원 정책을 통해 최대 240만원 을 지급받을 수 있다고 합니다!! 청년월세지원 정책과 대상, 신청 기한과 방법 등 최신 정보를 모두 정리해왔으니 주목해주세요✨ 청년월세지원 정책 은 청년들의 주거비 부담을 완화 하기 위한 정부의 청년 주거지원 사업으로, 월 20만원씩 12개월, 최대 240만원을 현금으로 지급 하는 정책입니다! 이는 코로나19의 장기화로 경제 상황 악화가 지속되는 상황 속에서 청년들의 주거비를 지원하기 위해 추진되었습니다 :) 지원 대상은 신청일 기준 만 19세~34세 무주택 청년 인데요! 청년들 중에서도 거주/청약통장/소득 재산 조건 을 충족해야만 지원금을 받을 수 있습니다! 📍 거주조건 ✅ 부모님과 별도로 거주하는 무주택자 청년 📍 청약통장 조건 ✅ 청약통장에 가입된 청년만 대상 (청년층의 자산 형성을 지원하는 주거 사다리 구축 취지) 마지막으로, 소득 재산 조건인데요! 📍 소득 재산 조건 ✅ 청년 본인의 원가구가 중위소득 60% 이하이면서, ✅ 청년 원가구가 기준 중위소득 10% 이하인 경우 에만 지원 대상에 포함됩니다. 청년월세지원 대상에 해당되는지 알아보려면 소득 기준을 충족해야하는데요! 2024년 기준 중위소득 및 청년월세 선정기준이 궁금하시다면, 해당 표를 참고하세요💙 (8인 이상 가구일 경우, 7인 가구에서 1인 증가시마다 896,625원씩 더하면 됩니다) 지원 대상에 해당된다면, 지금 바로 신청하세요! 2025년 2월까지 수시로 접수 가능 하며, 신청은 온라인/오프라인 두 가지 방법으로 모두 가능합니다 [1. 온라인 신청] '복지로' 홈페이지/앱 에 접속하여 로그인 후 신청하기 👉 (복지로 로그인-서비스 신청-복지 서비스 신청-복지 급여 신청-기타-청년월세 한시 특별지원) 순서로 접속 [2. 오프라인 신청] 제출 서류를 지참하셔서, 관할 거주지 행정복지센터 에 방문하여 신청하실 수 있습니다 💙 📍 신청 시 필요 서류 ✅ 청년월세지원 신청서 작성 ✅ 소득 관련 증빙 서류 (소득 재산 신고서 등) ✅ 임대차계약서 사본 & 최근 3개월 월세 내역 ✅ 통장 사본 ✅ 가족관계증명서 * 제출서류는 방문 전, 미리 전화로 정확하게 문의해보시고 가는 게 좋습니다 :) 지급이 제외되거나 중지되는 경우도 있는데요! 먼저, 지급이 제외되는 경우 는 다음과 같습니다. ✅ 주거비 경감 혜택을 이미 받은 경우 ✅ 주택 소유자 (분양권, 입주권 포함) ✅ 2촌 이내 주택 임차자 ✅ 공공주택특별법에 따른 공공임대주택 거주자 ✅ 1실(방)에 다수가 거주하는 방식의 전대차인 경우 다음은, 지급이 중지 되는 경우입니다! ✅ 군에 입대하는 경우 ✅ 월세가 연체된 경우 ✅ 부모님과 합가하는 경우 ✅ 90일을 초과하여 외국에 체류하는 경우 ✅ 거주지 이전에 따른 변경 신청을 하지 않은 경우 * 지원을 받는 도중 주민등록상 거주지를 옮겨야 할 때는 일시적으로 지원이 중단됩니다. 다만, 사업 시행 기간 이내에 새로운 임대차계약서를 내고 변경 신청을 하면 다시 지원받을 수 있습니다. 혹여나 갑자기 지원금을 받지 못하게 되는 상황이 발생하지 않도록 본인이 지급이 제외, 중지되는 경우에 해당하는지 잘 알아보세요 ‼️ 지금까지 알아본 <청년월세지원> 정책은 원래 2023년에만 한시적으로 시행될 예정이었으나, 2024년까지 연장하여 시행 중입니다 💙 '벌써 2024년이 다 지나갔는데, 지금 신청해봤자 얼마 못 받는 거 아니야?'라고 생각하시는 분이 있을 수도 있는데, 신청기한은 2025년 2월까지이지만, 지원 기간이 2026년 12월까지 이기 때문에 2025년 2월에 신청하셔도, 12개월동안 240만원을 모두 지원 받으실 수 있으니, 망설이지 말고 신청하세요‼️ 오늘은, <청년월세지원> 정책에 대해 알아보았는데요! 청년들의 주거 불안을 해소하고 경제적 자립을 돕는 중요한 사회적 안전망 역할을 하고 있다는 생각이 많이 들었습니다 :) 해당 정책을 통해 청년들이 더 안정적으로 자립적인 생활을 할 수 있도록 지원을 해주고 있으니, 대상이 되는지 조건들을 꼼꼼히 따져보고, 더 많은 청년들이 혜택을 누리셨으면 좋겠습니다💙 청년들의 안정적이고 건강한 삶을 응원합니다🍀 지금까지, 링커리어 콘텐츠 에디터 20기 김나영이었습니다! 감사합니다 :)
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