데이터스테이션
- 교육분야
- 데이터분석, 머신러닝 외 24
- 온/오프라인
- 온라인
- 접수기간
- 시작일2025.02.21마감일2025.03.09
- 활동기간
- 시작일2025.03.10마감일2025.04.19
- 활동지역
지역 제한없음
- 비용
- 19만원
- 모집인원
- 00명
- 홈페이지
- -
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6주 만에 실무 데이터 분석 경험 쌓기! [DSA 데이터 분석 프로젝트 모집]
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![6주 만에 실무 데이터 분석 경험 쌓기! [DSA 데이터 분석 프로젝트 모집]](https://media-cdn.linkareer.com/activity_manager/posters/513581)
상세내용
6주 만에 실무 데이터 분석 경험 쌓기! [DSA 데이터 분석 프로젝트 모집] (~3/9)
![6주 만에 실무 데이터 분석 경험 쌓기! [DSA 데이터 분석 프로젝트 모집]](https://media-cdn.linkareer.com//se2editor/image/521155 "DSA 20기 상세페이지.JPG")
▶ 모집 안내
데이터 분석 교육 및 컨설팅 경력 9년! 👩💻
매주 가이드 제공으로 비전공자도 충분히 따라올 수 있는 파이썬 데이터 분석 커리큘럼
데이터스테이션과 함께하는 실무 기반 데이터 분석 프로젝트 모집!
+ 신규 프로젝트 주제 추가! 🫢
▶ 차별점
- 실제 기업의 데이터를 이용한 진짜 실무 데이터 분석 경험
- 비즈니스 시나리오 제공으로 체계적인 데이터 분석 수행
- 기업 면접관으로 활동 중인 멘토의 면접 노하우 제공
- 자소서, 면접, 포트폴리오 작성에 도움이 되는 인사이트 제공
- 총 2개의 이수증 발급으로 기업 서류 전형 시 가산점
▶ 모집 대상
- 면접에서 자신 있게 얘기할 수 있는 실무 기반 데이터 분석 프로젝트 경험이 필요한 분
- 다른 산업군으로의 이직을 위해 실무 데이터 분석 역량이 필요한 분
- 단순 교육이 아닌 기초부터 실무 프로젝트까지 데이터 분석경험이 필요한 분
- 팀 프로젝트를 진행하며 다양한 분야의 사람들과 협업 경험이 필요한 분
▶ 활동 내용
- 활동 기간: 3/10 (월) ~ 4/19 (토)
- 기초 팀 스터디 (4주간, 온라인 클래스 활용)
- 실무 기반 프로젝트 수행 (2주간, 비즈니스 시나리오 및 피드백 제공)
- 최종 프로젝트 발표 및 시상 (온라인 예정)
▶ 활동 지역
- 팀 별 협의 후 온/오프라인 선택
- 최종 프로젝트 발표회: 온라인 예정
▶ 활동 혜택
- 관심 분야가 같아 시너지를 낼 수 있는 프로젝트 팀원 매칭
- 파이썬 기초부터 머신러닝까지 2가지 유료 클래스 무료 제공 (정가 110만원 상당)
- 현업에 종사하는 데이터 분석가의 멘토링 지원 (프로젝트 피드백, 취업 관련 등)
- 이력서에 작성 가능한 교육 이수증 발급
- 자소서, 면접, 포트폴리오 활용 방안 사례 제공
▶ 모집 안내
- 모집 기간: 2/21 (금) ~ 3/9 (일)
- 오리엔테이션: 신청 이후 개별 안내
▶ 지원 방법
지원서 다운로드
- '지원서 파일 없음'
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이 활동에 관심을 가지는 사용자 (31명)
합격스펙 & 합격자소서
더보기중경외시 / 전자전기공학부 / 학점 3.9 / 토익스피킹: 160/레벨 7 / 봉사동아리 1년
(자유양식-국문) 1. ASML 지원동기 LPP 방식을 통한 광원 발생부터 독보적인 펠리클 기술까지, ASML은 독자적인 EUV 기술을 개발하며 반도체 미세공정의 주역으로 발전했습니다. ASML의 리소그래피 공정의 혁신을 주도하는 여정에 저의 협업 능력과 문제 해결 역량을 바탕으로 함께하고 싶습니다. 소자 분석 프로젝트에서 팀원들과 소재 합성 기술을 최적화하여 수율을 늘린 경험으로 협업 능력을 키웠습니다. 대학원에서는 소자의 성능을 개선하기 위해 최적의 CVD 레시피를 찾고, 광센서 측정 시스템을 개발하며 효율적인 문제 해결 능력을 길렀습니다. 이를 바탕으로 다양한 부서와 협업을 통해 ASML 장비를 발전시켜 패터닝 기술의 선도에 기여하겠습니다. 2. FAE 직무를 선택한 이유 세밀하고 고도화된 공정 환경을 요구하는 EUV 장비를 최대로 활용하기 위해서는 FAE 엔지니어의 역할이 중요합니다. 고객사의 양산 과정에서 발생되는 생산성 저하, 패턴 손상 등 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 장비에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 대학원에서 반도체 공정을 통해 소자를 연구하며 공정 장비에 대한 이해도와 실무 경험을 쌓고, 원하는 스펙의 소자를 만들기 위해 포토 리소그래피, CVD 공정 조건을 최적화했습니다. 특히 포토 공정에서 진공도 및 램프 출력 저하로 인한 패턴 안정성 문제를 해결하며, 장비를 개선하여 더 나은 패터닝 기술을 제공하는 FAE 직무의 중요성을 느꼈습니다. 저의 실무 경험과 공정 개선 역량은, 공정의 문제를 분석하고 해결하여 EUV 장비의 우수한 기술력을 극대화하는 FAE 업무에 큰 도움이 될 것입니다. 3.협업으로 이룬 10배의 수율 향상 ‘AGZO 박막의 전기적 특성 분석’에 대한 프로젝트에서 새로운 합성 기술에 도전하며 창의적인 문제 해결 능력과 협업 능력을 향상시켰습니다. AGZO 박막 기반 DRAM을 제작하고 200개 채널을 분석하는 것이 목표였지만 박막에 형성된 다수의 결함으로 인해 채널이 잘 형성되지 않아, 소자의 수율이 10%에 불과해 주어진 기한 내 측정을 마치기 어려운 위기에 처했습니다. 팀 내에서는 표본 수를 줄이자는 의견도 제기되었지만, 저는 신뢰도 있는 실험을 완성하고 싶었습니다. 이를 위해 선행 연구를 분석해 최적화된 스퍼터링 레시피를 연구했습니다. 성공적인 기초 실험을 통해 팀원들에게 해결 가능성을 보여주고 싶어 매일 실험실에 남아 RF power에 따른 박막의 형성을 관찰했습니다. 이를 통해 power가 증가할수록 결함이 감소한다는 경향을 발견하여 팀원들의 적극적인 협업을 얻었습니다. 레시피 최적화 과정에서는 시간이 과하거나 부족하면 박막이 두꺼워지거나 파티클이 형성되어 많은 실험이 필요했습니다. 저는 3명의 팀원이 4시간씩 교대하며 매일 12시간 장비를 가동하고, 미팅을 통해 결과를 공유하며 실험 계획을 수립할 것을 제안했습니다. 이 과정을 통해 2주 동안 40번 이상의 실험을 거치며 결함이 감소한 박막을 합성해냈습니다. 결과적으로, 소자는 100% 수율을 보여 기한 내에 측정을 마쳤고 우수상이라는 값진 결과도 얻었습니다. 적극적인 자세로 근거를 제시하여 협업을 이끌어 낸 경험을 바탕으로, CS, TS 엔지니어와 의견을 공유하며 공정의 문제를 파악하고 해결하겠습니다. 4. 능동적인 자세로 구축한 새로운 측정 시스템 광센서 연구를 진행하며 빛 세기에 따른 응답도 및 반응시간을 측정하기 위해 다양한 세기의 레이저가 필요했습니다. 그러나 당시 연구실 재정상 새로운 장비를 도입하는 것은 어려웠습니다. 기존 연구 결과만으로 논문을 작성할 수도 있었지만, 추가실험을 통해 완성도를 높이고 싶었습니다. 따라서 저는 연구실 내 라만 레이저 분광 시스템에 프로브스테이션을 결합하는 방법을 고안하였습니다. 무거운 소스미터를 거치하기 위한 랙을 설치하고, 전력 과다 소모를 방지하기 위해 콘센트를 추가로 설치했습니다. 하지만, 프로브스테이션의 높이로 인해 현미경과 프로브가 접촉해 전류를 측정하는 것이 어려웠습니다. working distance가 긴 렌즈로 교체하여 소자와의 거리를 늘렸지만, 재물대의 위치를 조절하면 여전히 프로브에 접촉이 발생했습니다. 문제 해결을 위해 저는 현미경과 먼 위치에서 프로브가 컨택되도록 하기 위해 실버페이스트로 전극을 연장했고, 재물대의 위치를 조절할 여유공간을 확보해 집광 위치를 조절할 수 있었습니다. 이 시스템을 활용하여 실험을 성공적으로 진행했고, 선행연구 대비 약 100배 우수한 파라미터를 얻어냈습니다. 기존 장비로 새로운 측정 시스템을 구축한 경험을 통해 기술 개발 과정에서 발생하는 문제를 능동적으로 해결하여 성공적인 결과로 이끄는 자세를 배웠습니다. 이 경험을 토대로, ASML의 신제품 장비가 반도체 양산 공정에 적용될 때 발생하는 문제들을 명확하게 분석하고 해결하는데 기여하겠습니다.
가천대학교 / 소프트웨어학과 / 학점 3.57/4.5 / 오픽: AL / 사회생활 경험: 인턴(한 달) / 2021 인공지능 언어 능력 평가(은상)
1. 지원자가 생각하는 올리브영만의 매력은 무엇인지 서술해주세요. 이를 강화하기 위해 수행하고 싶은 업무를 지원 직무 관점에서 작성해주세요. (800자) [이제는 올리브영의 섬세함을 보여줄 때입니다] 화장품부터 건강기능식품, 이제는 생활용품까지. 올리브영은 젊음과 건강을 유지하고자 하는 우리의 삶 전반에서 라이프스타일의 혁신을 가져오고 있습니다. 얼마 전, 잠실 롯데타워에서 일본인을 만났습니다. 한국 화장품을 추천해달라는 부탁에 저는 단번에 올리브영 앱을 켜고 보여주며, 근처에 있는 올리브영 매장을 알려주었습니다. 또한 올리브영 앱에서 제공하는 랭킹 기능을 통해 화장품을 추천해주었습니다. 올리브영만의 매력은 편리한 기능과 쉬운 매장 접근성, 그리고 국내 H&B 시장을 선도하는 유일한 브랜드라는 인식입니다. 트렌디한 상품과 제품의 다양성도 빼놓을 수 없는 올리브영만의 매력입니다. 또한 올리브영은 ‘로켓뷰’를 인수하면서 빅데이터 기반의 인공지능 기술을 도입하여, 고객별 맞춤형으로 초개인화된 상품을 추천하도록 노력하고 있습니다. 고객의 쇼핑 패턴과 구매한 상품 데이터를 다각도로 수집 및 분석하며, 맞춤형 추천 시스템을 정교화하고 있습니다. 그러나 저는 올리브영의 오랜 팬이자 소비자로서, 아쉬웠던 부분이 있습니다. 성분을 기반으로 한 추천 시스템이 없다는 것입니다. 실제로 올리브영 매장에서 많은 고객들은 화장품 구매를 위해, 특정 앱으로 성분을 확인합니다. 올리브영만의 편리함 그리고 쉬운 접근성과 더불어, 이제는 올리브영의 섬세함이 필요할 때입니다. 초개인화된 상품 추천 시스템을 개발하기 위해, 입사 후 성분 정보들을 수집 및 분석할 것입니다. 별도의 앱을 이용하지 않아도 성분을 확인하고, 맞춤형 제품을 구매할 수 있도록 시스템을 개발할 것입니다. 2. 지원 직무에서 본인이 발휘할 수 있는 강점은 무엇인가요? 그 이유는 무엇이며, 해당 역량이 본인의 강점이 되기까지 어떤 노력과 도전을 했는지 구체적인 사례를 들어 작성해주세요. (1000자) 석사과정에서 자연어처리 전공을 하며, 머신러닝과 세부분야인 딥러닝에 대한 학습 경험이 있습니다. 올리브영의 테크 조직 중 데이터/AI 조직은, 데이터플랫폼 개발 및 AI/추천엔진 개발 부서가 하나의 조직으로 이루어져있습니다. 저는 데이터/AI 조직에서 근무하며 머신러닝 기반의 데이터 분석도 가능하지만, 딥러닝 기반의 모델 학습도 가능합니다. 올리브영에서 수집한 방대한 데이터를 다각도로 분석하여 다양한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 저는 데이터 분석 및 자연어처리 개발자로 성장하기 위해, 다양한 머신러닝 기술을 사용한 프로젝트 경험이 있습니다. 1. Kaggle에서 제공하는 데이터를 사용하여, python기반의 심장병 예측 시스템을 개발한 경험이 있습니다. 16개의 feature를 제공하는 4,238개의 데이터를 분석하여, 심장질환 예측에서 필요하지 않다고 판단되는 ‘교육’ 데이터를 제거하는 등의 데이터 전처리를 수행했습니다. 또한 다양한 인사이트를 얻기 위해 heatmap과 feature의 상관관계를 시각화했습니다. KNN과 Logistic Regression 알고리즘을 사용하여 심장병 예측 시스템을 개발했으며, GridSearchCV를 통해 모델이 가장 높은 정확도를 도출하는 hyper-parameter tuning도 수행했습니다. 프로젝트를 수행하며 주어진 데이터의 특성을 꼼꼼히 파악하여 분석하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다. 2. 졸업작품으로 Wi-Fi sensing을 이용한 인간 행동 인식 시스템 개발 경험이 있습니다. 수집한 Wi-Fi 무선 신호를 이용하여, 특정 공간에 사람이 있는지/어디에 위치하는지/몇 명의 사람이 있는지 인식하는 시스템을 개발했습니다. Random Forest, KFold, Logistic Regression 알고리즘을 사용하여 문제를 해결했습니다. 3. 음성, 대화, 시각, 무선 신호 등 다양한 데이터를 다루어 본 경험이 있습니다. 석사과정에서 다양한 모달리티를 다뤄본 경험이 올리브영에서 큰 거름이 될 것입니다. 3. 1) 데이터 설계 과정에서 가장 중요하다고 생각하는 요소는 무엇인지 이유와 함께 서술해 주세요. 2) 위 요소의 반영 여부에 따른 결과물의 차이에 대하여 경험을 바탕으로 설명해주세요. (1500자) 데이터 설계 과정에서 가장 중요하다고 생각하는 요소는 ‘효율적인 데이터 적재’입니다. 데이터 엔지니어는 ‘데이터를 유용한 상태로 필요한 사람에게 제공하는 사람’입니다. 데이터 엔니지어링을 업무 영역으로 구분한다면, 좁게는 '데이터 파이프라인 개발'로 넓게는 '효과적인 데이터 제공을 위한 데이터 프로세스 수립' 및 '데이터 플랫폼 구축'이라고 할 수 있습니다. 올리브영은 수많은 고객들로부터 방대한 데이터를 수집합니다. 수집한 빅데이터를 warehouse에 적재하고, 쿼리를 통해 수집한 데이터를 추출하여 분석을 수행합니다. 이 과정에서 효과적으로 데이터를 적재하여, 개발자가 쉽고 빠르게 방대한 데이터를 추출하는 것이 중요합니다. 2021년까지 올리브영은 이러한 전통적인 ETL 시스템 구조로 원본 데이터를 Data Warehouse에 적재했습니다. 또한 DW 쿼리를 통해 적재한 데이터를 추출하여 분석 업무를 수행했습니다. 하지만, ETL 시스템 구조는 빠르게 추가되는 원천 데이터를 수용하기 어렵다는 문제점과 다양한 경로를 통한 데이터 제공 등의 한계점이 있습니다. 따라서 2022년부터는 클라우드 기반의 새로운 데이터 플랫폼을 설계했습니다. 클라우드 기반 데이터 엔지니어링을 통해 기존 시스템의 문제점을 해결하였고, 데이터 기술 중 가장 강력한 분석 도구 중 하나인 빅쿼리를 이용하여 데이터를 분석하고 있습니다. 다양한 프로젝트를 수행하며 데이터 적재에 대한 어려움을 마주한 경험이 있습니다. 특히, 석사과정에서 머신러닝 프로젝트를 수행하며, 한국어 데이터를 어떻게 데이터베이스에 적재할 것인지 모색한 경험이 있습니다. 머신러닝 모델은 한국어 데이터를 숫자나 벡터의 형태로 이해합니다. 따라서 프로젝트를 수행하면서 데이터를 적재할 때, '한국어 텍스트로 적재해야 하는지' 혹은 '모델이 이해하기 쉽도록 벡터 형태로 적재해야 하는지'를 고민했습니다. 모델 관점에서 데이터를 적재한다면 숫자나 벡터 형태로 적재해야 합니다. 그러나 엔지니어가 쿼리를 통해 적재한 데이터를 추출해 보았을 때, 사람이 이해하기 어려운 형태의 데이터이기 때문에 추출한 데이터가 어떤 데이터인지 알기 어렵습니다. 따라서 다각도의 인사이트를 얻기 어렵다는 문제점과 dimension이 큰 여러 벡터를 하나의 column에 저장하기 어렵다는 문제점이 있습니다. 그러나 데이터베이스에 한국어 형태로 적재한다면, 모델이 이해하도록 숫자나 벡터 형태로 변환하는 추가적인 단계가 필요하지만 적재하기 쉽고, 다양한 feature와 결합하여 폭 넓은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 엔니지어는 적재된 데이터를 SQL 쿼리로 정확하게 추출해야 함과 동시에, 사용자로부터 수집한 방대한 데이터를 효과적으로 적재할 수 있어야 함을 배웠습니다. 올리브영에 데이터 분석 및 개발자로 입사하여, 데이터를 어떻게 더 효과적으로 적재할 수 있는지와 데이터의 품질을 높이기 위한 방법들을 배우고 싶습니다. 이를 통해 다양한 인사이트를 발견하여 고객들에게 새로운 가치를 제공하는 데이터 분석가로 성장하고 싶습니다.
지방대 / 상경계 / 학점 3.0 / 사회생활 경험: 제조업 생산 계약직 9개월, 아르바이트 1년 / [공모사업]청년이 만들어가는 영한연구, [국비과정]빅데이터 분석가 양성과정 960시간 / 컴퓨터활용능력: 2급, 기타: ERP 정보관리사 회계 1급, GTQ 포토샵 2급
1. 행정안전부 청년인턴 지원동기 및 활동 의지에 대하여 기술하여 주십시오. 저는 경제학과를 전공하고, 정보통계학을 복수전공하며 공모사업 연구활동과 빅데이터 분석가 양성과정에 참여하고 있습니다. 이러한 경험을 바탕으로 공공 데이터 관리 및 분석을 통해 국가와 사회에 기여하고자 행정안전부 청년인턴에 지원합니다. 경제학과 정보통계학을 통해 데이터 분석과 정책 평가 능력을 습득했으며, 공모사업과 빅데이터 과정에서 실무 경험을 쌓았습니다. 이 경험은 국가정보자원관리원의 데이터 관리와 분석 업무에 큰 도움이 될 것입니다. 특히, 데이터 기반의 정책 결정과 효과적인 자원 배분을 지원할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 인턴으로서 맡은 업무에 책임감을 가지고 성실히 임하며,팀워크와 소통 능력을 발휘하여 부서 간 협력을 도모하겠습니다. 빅데이터 분석 기법을 활용해 데이터 활용 역량을 강화하고, 정책 개발과 평가에 기여하겠습니다. 데이터 분석을 통해 얻은 통찰력을 바탕으로, 정책의 실효성을 높이는 데 도움을 주고자 합니다. 또한, 청년인턴으로서 새로운 시각과 아이디어를 제시하여 부서의 발전에 기여하고자 합니다. 현재 참여 중인 공모사업 연구활동에서는 정책 분석과 데이터 처리 능력을 향상시켰고, 빅데이터 분석가 양성과정에서는 최신 데이터 분석 기법을 습득하였습니다. 이러한 경험을 바탕으로 국가정보자원관리원에서 더 나은 성과를 창출할 수 있을 것입니다. 인턴십을 통해 공공 데이터 관리 분야에서의 커리어를 설계하고, 사회에 기여하는 공무원이 되고자 합니다. 국가정보자원관리원 인턴 경험은 저의 성장과 발전에 큰 밑거름이 될 것이며, 이를 통해 국민의 삶의 질 향상에 기여하는 전문가로 성장하고자 합니다. 저는 국가정보자원관리원 인턴으로서 제 전공과 복수전공에서 얻은 지식과 역량을 최대한 발휘하여, 국가의 정보 자원 관리와 활용에 기여하고자 합니다. 이를 통해 국민의 삶의 질 향상에 기여하는 전문가로 성장하고자 합니다. 감사합니다. 2. 지원분야 및 희망근무부서에 대하여 알고있는 지식과 정책이나 사업화하고 싶은 사항 등을 기술하여 주십시오. 데이터 관리 및 분석과 정책 제안 데이터 관리 및 분석: 데이터 관리 및 분석은 정보 자원의 체계적인 수집, 저장, 처리, 분석, 배포를 포함하는 포괄적인 개념입니다. 이를 통해 정책 결정에 필요한 근거 자료를 제공하고, 데이터 기반의 의사결정을 지원합니다. 특히, 빅데이터 분석을 통해 다양한 데이터를 통합적으로 분석하여 정책의 실효성을 높일 수 있습니다. 데이터 보안: 국가정보자원관리원은 데이터의 보안과 프라이버시 보호를 위해 강력한 보안 체계를 구축하고 운영하고 있습니다. 데이터 유출 방지, 접근 제어, 암호화 기술 등을 통해 민감한 정보를 보호하고, 국민의 신뢰를 유지합니다. 제가 제시하는 정책과 사업화하고 싶은 사항은 다음 세 가지입니다. 1. 데이터 통합 플랫폼 구축 국가정보자원관리원 내에 데이터 통합 플랫폼을 구축하여 다양한 부서에서 생성되는 데이터를 하나의 플랫폼에서 관리하고 분석할 수 있도록 합니다. 이를 통해 데이터의 접근성과 활용도를 높이고, 부서 간 협업을 강화할 수 있습니다. 2. 공공 데이터 개방 및 활용 촉진 공공 데이터를 적극 개방하고, 이를 활용한 민간 기업과의 협력을 강화합니다. 공공 데이터 포털을 통해 다양한 데이터를 제공하고, 민간 기업이 이를 활용하여 새로운 서비스와 제품을 개발할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 공공 데이터의 가치를 극대화하고, 혁신적인 사업 기회를 창출할 수 있습니다. 3. 데이터 기반 정책 평가 시스템 도입 데이터 분석을 통해 정책의 효과를 실시간으로 평가할 수 있는 시스템을 도입합니다. 이를 통해 정책 시행 후 발생하는 다양한 데이터를 분석하여, 정책의 효과를 정확히 파악하고 개선 방안을 도출할 수 있습니다. 경제학적 분석 기법과 통계적 방법론을 활용하여, 정책의 효율성을 높이고자 합니다. 이 세 가지 제안을 통해 국가정보자원관리원의 데이터 관리 및 분석 역량을 강화하고, 더 나은 정책 결정을 지원할 수 있을 것입니다. 3. 지원자가 경험한 각종 사회 경험 등 주요경력 및 특기사항에 대하여 기술하여 주십시오. 1. 공모사업 연구활동 청년재단에서 주관하는 공모사업 연구활동에 참여하여 정책 분석과 데이터 처리 능력을 키웠습니다. 이 과정에서 경제학적 분석 방법론을 적용하여 실질적인 연구 결과를 도출하고, 팀원들과 협력하여 문제 해결 능력을 배양했습니다. 이를 통해 공공 정책의 효과성을 평가하고 개선 방안을 제시하는 경험을 쌓아왔습니다. 2. 빅데이터 분석가 양성과정 빅데이터 분석가 양성과정에 참여하여 최신 데이터 분석 기법과 도구를 습득했습니다. R과 Python을 활용한 데이터 분석, 머신러닝 알고리즘 적용, 데이터 시각화 기법 등을 학습하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 3. 경제학 및 정보통계학 학업 경제학 전공과 정보통계학 복수전공을 통해 경제 정책과 사회 경제 구조에 대한 깊이 있는 이해를 쌓았습니다. 통계적 방법론과 데이터 분석 기법을 습득하여 다양한 데이터를 분석하고 해석하는 능력을 배양했습니다. 4. 개인사업자 경험 전자책 2권 출판, 스마트 스토어, 각종 SNS 활동을 통해 소비자와 공급자, 모두의 관점에서 바라볼 수 있는 시야를 기를 수 있었으며, 컨텐츠 및 상품 제작부터 판매까지의 과정을 스스로 경험해볼 수 있었습니다. 5. 제조업 9개월 계약직 9개월간 생산업종 계약직 사원으로 근무했습니다. 이 기간 동안 제조업 환경에서의 실무 경험을 쌓았으며, 생산 공정의 효율성을 높이기 위한 다양한 업무를 수행했습니다. 이를 통해 문제 해결 능력과 현장 대응 능력을 향상시켰습니다. 6. 아르바이트 경력 1년간의 아르바이트 경험을 통해 다양한 업무를 경험했습니다. 고객 서비스, 판매, 재고 관리 등 여러 분야에서 일하며 다방면의 실무 경험을 쌓았고, 책임감과 근면성을 길렀습니다. 7. 팀 프로젝트 및 발표 대학 시절 다양한 팀 프로젝트와 발표를 통해 협업 능력과 커뮤니케이션 능력을 배양했습니다. 팀원들과 함께 연구 주제를 선정하고, 데이터를 수집·분석 결과를 도출한 후 이를 발표하는 과정을 거쳤습니다
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[CJ 리모트 인턴십] 데이터를 배우고 싶다면 바로 이거야!
안녕하세요! 링커리어 콘텐츠 에디터 15기 강희주입니다! :) CJ 올리브 네트웍스와 Firb, 한국경제신문 에서 리모트 인턴십 프로그램을 운영한다는 사실, 아시고 계셨나요? 데이터 마케팅, 데이터 사이언티스트 등 데이터와 관련된 직업을 꿈꾼다면 모두 주목! CJ 리모트 인턴십 우수 활동자 인터뷰! 1. 자기소개 부탁드립니다 안녕하세요! 저는 제주대학교 경영학과에 재학중인 민민이라고 합니다 :) 기획자 를 꿈꾸고 있으며 꿈을 이루기 위해 열심히 노력하는 중입니다! 2. “CJ 리모트 인턴십”란 어떤 활동인가요? CJ 리모트 인턴십 은 청년친화형 기업 ESG 지원 사업의 일환 으로, 메타버스와 교육 플랫폼을 활용해 DT 시대에 필요한 데이터 기획 및 분석 역량을 갖춘 현장 실무형 데이터 사이언티스트 를 양성하는 프로그램입니다. 3. 활동에 참여하게 된 계기나 이유가 있나요? 이 프로그램에 신청할 당시 저는 데이터 분야에 대해 무지했습니다. 하지만 DT 시대에 있어 데이터 분석 역량은 기본적으로 필요 하다는 것을 알게 되어 관련 프로그램을 찾아보던 중 리모트 인턴십 프로그램을 알게 되었습니다. 본 프로그램은 데이터 관련 양질의 강의를 제공하고 현업 실무자와의 멘토링, 프로젝트 수행을 통해 실제 직무를 경험해볼 수 있다 고 하여 바로 지원하게 되었습니다. 4. 활동을 하며 어려웠던 점은 무엇이며 어떻게 극복하셨나요? 프로젝트를 수행할 때 저는 발표를 하게 되었습니다. 하지만 저는 발표 울렁증이 있었어서 매번 긴장하고 떨기 마련이었는데요. 그렇지만 이번엔 조금은 이겨낼 수 있었습니다! 그 이유는 현업 실무자님과 1대1 멘토링 을 통해 많은 조언과 응원을 얻을 수 있었기 때문입니다. 멘토님께서 가르쳐 주신대로 연습하고 또 연습했더니 과거보다 더 나은 나를 발견할 수 있었습니다. 5. 어떤 주제로 프로젝트를 진행하셨나요? 저희는 제주도에 대중 교통 수단으로 수소 트램을 도입하는 프로젝트를 진행 했습니다. 자료조사를 통해, 제주를 찾는 관광객들이 대중교통 이용 불편을 호소 하여 렌터카를 더 많이 이용하게 되었고 이에 따라 제주 도내에는 교통 사고 등의 문제가 늘어나고 있는 상황을 알게 되었습니다. 이를 해결하고자 새로운 교통 수단인 수소 트램을 도입하여 관광객의 대중교통 이용 불편을 해소하고자 했습니다. 6. 우수 활동자로 선정된 비결은? 이번 프로그램을 지원하면서 저는 데이터 분야에 무지 했기에 정말 열심히 해서 배워야겠다는 생각으로 지원했습니다. 그렇다 보니 본 프로그램에서 제공해주는 데이터 강의 도 정말 열심히 들으려 했고, 중간중간 모르는 부분이 생기면 멘토링이나 튜터링 을 통해 저의 부족한 지식을 보완하려고도 했습니다. 팀 프로젝트에서도 제가 배운 데이터 관련 지식을 써보기 위해 노력 하다보니 아마 이런 결과가 나왔지 않았을까 생각됩니다. 7. 3기 희망자들에게 해주고 싶은 한마디! CJ 리모트 인턴십, 이 프로그램은 배우면 배웠고, 얻으면 얻었지 절대 후회할 일은 없을거에요! 망설이지말고 꼭 도전하세요 :) 오늘의 인터뷰 내용, 도움 되셨나요? 인터뷰에 흔쾌히 응해주신 “민민”님께 감사드리며 지금까지 링커리어 콘텐츠 에디터 15기 강희주였습니다!
빅데이터교육 SAM 2015 자기소개서 "학교에서 커뮤니케이션과 경영을, 학교 밖에서는 서비스를 배웠습니다"
1. 본인에 대해 자유롭게 소개해주세요. (성장과정, 장/단점 등) (500자) '학교에서 커뮤니케이션과 경영을, 학교 밖에서는 서비스를 배웠습니다.' 학교에서 커뮤니케이션과 경영을 공부하며 마케터의 꿈을 키우고 있습니다. 커뮤니케이션에서 다양한 미디어와 홍보에 관해 공부를 했고, 경영에서 마케팅과 유통의 기본 지식을 공부했습니다. 마케팅을 잘 하고 싶은 학생으로, 방법을 고민하며 제가 부족한 점을 생각해봤습니다. 첫 째, 마케팅이 직접 어떻게 적용되는지 경험을 해보지 않았습니다. 따라서 저는 다양한 아르바이트를 통해 고객과의 접점에서 마케팅과 영업, 서비스가 어떻게 이루어지는지를 배웠습니다. 둘 째, 영업에 대한 이해도가 낮았습니다. 따라서 저는 삼성생명 영업 3기에 지원하여 영업을 실전에서 경험해보는 시간을 가졌습니다. 셋 째, 마케팅과 영업에 있어서 중요한 것은 사전 조사입니다. 이러한 사전 조사를 위해 필요한 데이터 분석 능력이 부족했습니다. 따라서 저는 서울대 융합과학기술원에서 6개월간 인턴을 하며 데이터 분석을 경험했습니다. 2. Big Data에 대한 평소 본인의 관심사나 SAM2015 지원동기는 무엇인가요? (300자) '부족한 점을 채워 다시 지원했습니다.' 데이터를 활용해서 마케팅을 하고 싶은 저에게, 작년 겨울 눈에 띄는 포스터가 있었습니다. 커다란 '눈' 모양의 SAM2014 포스터였습니다. 제가 하고 싶은 일을 배울 수 있다는 기대감에 지원을 했으나, 함께하지 못 했습니다. 이후, 저는 데이터에 대한 부족한 점을 채우기로 했습니다. 서울대 융합과학기술원에서 데이터에 대해 공부하는 시간을 가졌으며, 데이터베이스 수업을 통해 DB 개념을 정리했습니다. 남은 부족한 점은 SAM2015를 통해 채우고 싶어, 이번에도 지원을 했습니다!
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