데이터리안
- 교육분야
- 데이터분석
- 온/오프라인
- 온라인
- 접수기간
- 시작일2025.03.24마감일2025.04.06
- 활동기간
- 시작일2025.04.06마감일2025.05.03
- 활동지역
지역 제한없음
- 비용
- 52만원
- 모집인원
- 000명
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[데이터리안] SQL 데이터 분석 캠프(실전반)
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![[데이터리안] SQL 데이터 분석 캠프(실전반)](https://media-cdn.linkareer.com/activity_manager/posters/536823)
상세내용
[데이터리안] SQL 데이터 분석 캠프(실전반)
[모집대상]
길고 복잡한 SQL 쿼리 때문에 골치가 아픈 분
코호트 분석, 퍼널 분석 등 데이터 분석 방법론을 실무에 적용해보고 싶은 분
SQL 코딩테스트 만점을 원하는 분
서브쿼리, 윈도우 함수까지 마스터하고 싶은 분
SQL 자격증은 땄는데 실제로 쿼리를 쓰려고 하면 막막한 분
[접수기간]
~ 04월 06일까지
[모집공고]
![[데이터리안] SQL 데이터 분석 캠프(실전반)](https://media-cdn.linkareer.com//se2editor/image/536822 "screencapture-datarian-io-bootcamp-sql-advanced-2025-03-24-23_28_32.png")
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합격스펙 & 합격자소서
더보기가천대학교 / 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.
건동홍 / 정보통신공학과 / 학점 3.89 / 4.5 / 토익: 835 / 한이음 ICT 공모전 입선
1. **[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+
한국외국어대학교 / 정보통신공학과 / 학점 3.75 / 사회생활 경험: 테라모션 / [우수상] 2024 k_html 해커톤 대회, [Best-paper Awards] ICT-Advanced Engineering Society (ICT-AES), [우수상]캡스톤 설계 프로젝트, [특별상]2023 용인시 SW/AI 해커톤 경진대회, 네이버부스트캠프[AI 엔지니어 기초 다지기 : 부스트캠프 AI Tech 준비과정], 2023 데이터 청년 캠퍼스 - 자연어처리기반 딥러닝기술 융합과정 수료, 2023 GBT Hackathon Challenge
1. 자유롭게 자기소개를 해 주세요. - 기초를 중요시하는 개발자 새로운 IT 기술을 탐구하는 것은 언제나 저의 큰 흥미 중 하나였습니다. 학교 생활을 하며 이 분야가 얼마나 다양한 영역으로 확장되어 있고 여러 도메인에 적용할 수 있는지 깨닫고, 그 매력에 더욱 빠져들었습니다. 그래서 대학생활 동안 최대한 다양한 분야를 경험하며 공부하겠다는 마음가짐으로 달려왔습니다. 3학년이 되었을 때 어떤 분야를 선택할지 고민이 많았습니다. 제일 재미있는 분야를 찾지 못해 고민하던 중, 3학년 여름방학에 한국데이터산업진흥원에서 주최한 '자연어처리 기반 딥러닝 기술 융합 과정 프로젝트'에 참여하게 되었습니다. 이 프로젝트에서 2달 동안 머신러닝, 딥러닝, 언어공학, 데이터 분석 등의 기술을 습득했고, 딥러닝 기반 실시간 부정 어휘 감지 시스템을 개발하며 모델 구현에 큰 흥미를 느꼈습니다. 그 이후 모델 개발을 어떻게 다양한 분야에 적용할 수 있을지 고민하기 시작했습니다. 그러던 중 3학년 2학기에 들은 ‘정보통신기초종합설계-캡스톤’ 수업을 통해 기업 협업 캡스톤 프로젝트를 수행하게 되었습니다. 이 프로젝트를 통해 의료 데이터 분석 분야에 처음 도전하게 되었는데, 실시간 얼굴 인식을 통해 심박수와 호흡수를 예측하고 스트레스 지표를 생성하는 작업을 맡았습니다. 얼굴 영상에서 생체 신호를 추출하고 이를 바탕으로 모델을 개발하는 과정에서 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 구축 및 평가까지 전체적인 분석 과정을 경험했습니다. 특히 사람의 데이터를 다루어 유의미한 결과를 얻는 것은 이전에 했던 작업보다 훨씬 흥미로웠습니다. 의료 데이터는 사람의 생체 신호를 다루는 만큼 민감한 정보를 다루어야 했기에 그 중요성을 더욱 깊이 느낄 수 있었습니다. 이러한 경험을 통해 의료 데이터 분석에 대한 흥미와 열정을 갖게 되었고, 인공지능과 의료 이미지 데이터의 융합 가능성에 대한 이해를 넓힐 수 있었습니다. 이 프로젝트의 결과물이 좋았기 때문에 제가 함께 일했던 회사에서 인턴십 제안을 받았고, 그 회사에서 정신건강 디지털 치료제를 개발하는 프로젝트에 참여할 수 있었습니다. 인턴십을 통해 수면 데이터 분석 및 수면 자세 예측 모델을 개발하는 작업을 하며 실무 경험을 쌓았습니다. 수면 데이터를 분석해 개인의 수면 상태와 자세를 파악하고 이를 기반으로 수면의 질을 분석하는 과정은 매우 흥미로웠습니다. 데이터 전처리부터 모델 구축, 예측 결과 분석까지 프로젝트의 전체적인 진행 과정을 직접 경험하면서 컴퓨터 비전분야에 대한 실무적인 이해를 높일 수 있었습니다. 이러한 경험을 통해 제가 이 분야에서 더 성장할 수 있는 확신을 가지게 되었습니다. 비전 분야에 대한 경험을 쌓는 것뿐만 아니라 모델 개발 능력을 더 키우기 위해 겨울방학에는 "네이버 부스트캠프 - AI 엔지니어 준비 과정"을 수료했습니다. 이 과정에서는 딥러닝의 이론적인 원리와 실무 기술에 집중해 공부했고, 머신러닝, 딥러닝, 그리고 다양한 딥러닝 프레임워크에 대한 깊은 이해를 통해 딥러닝 모델 구축 및 최적화에 대한 전문 지식을 쌓을 수 있었습니다. 또한, 토이 프로젝트를 통해 딥러닝 모델의 구축 과정과 최적화 방법에 대해 실질적인 경험을 얻을 수 있었습니다. 이 과정에서 배운 것은 단순한 이론적 지식에 그치지 않고 실제로 모델을 개발하는 데 필요한 실용적인 기술을 익히는 것이었습니다. 딥러닝 모델을 실무에 적용하는 데 필요한 기술들을 익히면서 딥러닝에 대한 자신감을 가지게 되었고, 이를 통해 다양한 응용 분야에 모델을 적용하는 데 필요한 능력을 개발할 수 있었습니다. 2. 지원분야 관련 연구/기술 또는 일반경력(경험)사항, 수상경력 소개해주세요 - 2023년 6월부터 8월까지 용인시에서 개최된 "2023 용인시 SW/AI 해커톤 경진대회"에 팀 리더로서 참여했습니다. 프로젝트 기획부터 데이터 모델링까지 주도적으로 참여하여, 주어진 공공 데이터를 활용하여 지역 사회의 문제를 해결하는 AI 솔루션을 개발했습니다. Translator를 사용하여 데이터 텍스트를 번역하고 감정 분석에 적합한 데이터로 라벨링했습니다. 이후, PyTorch와 HuggingFace의 Transformers 라이브러리를 활용해 RoBERTabase 모델을 사용해 감정 분석 작업에 최적화하고, CUDA를 활용해 Tesla T4 GPU로 모델을 구현했습니다. 이러한 기술들을 통해 팀을 이끌며, 최종 프레젠테이션을 통해 61팀 중 7위로 본선에 진출해 특별상 수상의 성과를 거두었습니다. 2023년 9월부터 2024년 2월까지 "Enhancing Art Curation through Slot Filling" 논문 프로젝트에 참여해 Generative AI와 Masked Language Modeling을 활용한 미술 큐레이션 시스템을 개발했습니다. 이 프로젝트에서 데이터셋 구축, 슬롯 필링 기법 개발, 시스템 설계와 구현을 담당하며 IEEE 학회에서 논문을 발표하고, 예술 작품 접근성 향상에 기여했습니다. 이 연구의 전체적인 방향은 미술 작품에서 적절한 슬롯을 찾기 위해 생성형 AI와 딥러닝 기술을 활용해 큐레이션 시스템을 구축하는 것이었습니다. 이를 위해 생성형 AI를 활용한 데이터셋 구축과 미술 공식 사이트에서 작품 설명을 수집하였고, 슬롯 필링에 대한 두 가지 접근 방법론을 개발하여 연구를 진행했습니다. 첫 번째는 "Generative AI를 활용한 slot-filling" 방식으로, GPT-4를 사용해 작품 설명에서 중요한 슬롯을 추출했습니다. 프롬프트 기술을 사용하여 Expert Prompt, Chain of Thought, Image Data, Slot Data를 활용해 정확한 정보를 도출해내었고, 이와 함께 StyleGAN을 활용해 큐레이션 시스템에 자동화된 이미지 생성 기능을 도입해 성능을 비교했습니다. 두 번째 접근 방식은 "딥러닝 모델을 활용한 slot-filling" 방식으로, Masked Language Model을 사용해 슬롯 필링을 수행했습니다. BERT 구조를 활용하여 마스킹된 단어를 예측하고, 사전 훈련과 미세조정을 통해 모델을 특정 작업에 최적화했습니다. 해당 연구를 통해 예술 작품에 대한 접근성을 향상시키고, 다양한 관점과 해석을 가능하게 했습니다. 딥러닝과 StyleGAN을 기반으로 한 큐레이션 시스템을 구축하여 사용자 친화적인 시스템을 개발하는 데 기여했다고 생각합니다. 2023년 9월부터 12월까지 진행된 "실시간 얼굴인식을 통한 심박수 및 호흡률 측정 및 스트레스 지표 분석" 프로젝트에 참여하며, 비디오 기반의 실시간 모니터링을 통해 심박수와 호흡률을 측정하고 스트레스 지표를 분석하는 작업을 수행했습니다. 프로젝트를 진행하는 동안 MediaPipe Face Mesh를 사용해 얼굴의 3D 랜드마크를 추출하고 심박수 측정을 위한 ROI 영역을 식별하는 기술을 습득했습니다. 또한, 오일러 증폭 기술을 활용해 얼굴의 G-채널 값을 모니터링하고, Fast Fourier Transform을 활용해 시간 영역 데이터를 주파수 영역 데이터로 변환하여 심박수를 추정하는 기술을 배웠습니다. 이러한 과정을 통해 주파수 처리 기술을 활용한 비접촉식 건강 모니터링 방법을 제공하고, 원격 스트레스 평가 능력을 향상시켜 ICT-AES 학회에서 Best-paper Awards를 수상했습니다. 이러한 경험을 통해 학문적 연구뿐만 아니라 산업 현장에서도 기여할 수 있는 역량을 갖추게 되었습니다. 이러한 소중한 경험을 발판 삼아, 저의 역량을 최대한 발휘해 해당 분야에 적극적으로 기여하고 싶습니다.
최종합격후기
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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!
티클리안 2기 활동후기 |신한금융투자 | 방구석 서포터즈
저는 티클리안 공통활동, 티클 마케터즈, 티클 애널리스트, 티클 매니저로 활동했었습니다! 블로그에 후기 올려놨어요 추후 지원자분들께 도움되시길 바랍니다 ㅎㅎ https://m.blog.naver.com/toytoto414/222111825925
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