DF
- 기업형태
- 동아리/학생자치단체
- 참여대상
- 대학생
- 활동지역
서울, 경기
- 접수기간
- 시작일2026.01.18마감일2026.02.24
- 모집인원
- 00명
- 모임시간
- 매주 목요일
- 활동혜택
- -
- 관심분야
경제/금융
과학/공학/기술/IT
- 활동분야
연합
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서울, 경기
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✨데이터분석/AI 연합동아리 DF 2026 봄 시즌 신입 부원 모집 (~2/24)✨
📌 소개 링크 및 문의사항
❕공식 홈페이지 (PC) : https://www.dfisdatafirst.com
❕인스타그램 : @df_datafirst
❕오픈카카오톡 : https://open.kakao.com/o/simtKy9e
'DF'(Data First)는 데이터 분석과 인공지능에 열정을 가진 사람들이 모인 프로젝트 기반 연합 동아리입니다.
매주 목요일 모든 부원들이 필수적으로 참여하는 정기 세션에서는 부원들의 수준, 목표 및 관심사에 따라 ‘실전/연습 프로젝트’와 '논문 작성' 중 하나를 선택하여 심도 있는 활동을 진행합니다. 이를 통해 공모전 및 경진대회 수상뿐만 아니라 학술적인 역량 강화까지 목표로 하고 있습니다.
모든 부원은 매 시즌 정기세션 외에도 최소 한 가지 세부 활동(스터디 또는 친목 활동)에 참여하며 활발한 교류 속에서 서로의 역량을 키워갑니다. 자세한 활동 내용은 위 공식 홈페이지 및 인스타그램(@df_datafirst) 확인 부탁드립니다!
DF에는 실전 프로젝트 위주의 동아리입니다. 데이터분석/AI 입문자 분들은 "입문자를 위한 머신러닝" 프로그램을 별개로 운영하니 위 공식 홈페이지 및 인스타그램(@df_datafirst)에서 관련 내용 확인 부탁드립니다.
2026 봄 시즌 정기세션은 2026/3/5(목)부터 진행됩니다. 봄 시즌 일정과 관련된 내용은 위 공식 홈페이지에서 확인 가능합니다.
⏺️정기세션 활동 내용 : 실전 프로젝트 경험을 쌓고자 하는 부원들을 대상으로 연습 프로젝트와 실전 프로젝트로 나눠서 진행합니다.
연습 프로젝트에서는 캐글, 데이콘 등의 플랫폼을 통해 다양한 주제의 프로젝트(데이터 마이닝, NLP, CV)를 진행하며 실력을 쌓습니다.
실전 프로젝트에서는 실제 데이터분석/AI 관련 공모전 및 참가하며 수상을 목표로 프로젝트 경험을 쌓습니다.
(방학 중 목요일 17시/학기 중 목요일 19시 진행)
📌지원 자격 :
서울권 내 활동이 가능한 대학생(재/휴학)
파이썬을 활용한 데이터분석/AI 프로젝트에 바로 참여할 역량을 가진 자
- 바로 참여가 어렵다면 파이썬 기본 문법과 데이터 분석·머신러닝 기초를 독학으로 학습한 뒤 추후 모집에 지원하거나, DF에서 방학마다 운영하는 「입문자를 위한 머신러닝」 프로그램 수료 후 추후 모집에 지원하는 것을 권장드립니다.
2026/3/5(목)부터 6개월 이상 성실하게 활동할 수 있는 자
방학 중에 목요일 17시, 학기 중에는 목요일 19시 정기세션에 매주 참여할 수 있는 자
📌선발 기준 : 지원서와 면접을 통해 지원 자격, 프로젝트 경험, 실력, 발전 가능성을 평가하여 선발
📌우대 사항 : 기획부 부원으로 활동할 의사가 있거나 1년 이상 동아리 활동이 가능한 경우
📌모집 인원 : 약 10명
📌활동 장소 : 강남역 스터디룸/서울 소재 대학교 강의실
📌회비 안내
금액 : 시즌당 약 3만원
용도 : 장소 대관 및 동아리 운영
모든 회비 사용 내역은 투명하게 공개됩니다
🗓 모집 일정
1차 서류 > 1차 합격자 발표 > 2차 면접 > 최종 합격자 발표
📣 1차 서류
~ 2/24 (화) 23:59
구글폼 작성 : https://forms.gle/Sw7m96JW8zyg4Vs8A
📣 1차 합격자 발표
2/25(수)
개별 문자 통보 및 면접 일자 안내, 불합격자는 연락드리지 않습니다
📣 2차 면접
2/28(토) 13:00 ~ 17:00
3/1(일) 19:00 ~ 23:00
면접은 1차 서류 기반으로 진행되며 줌을 통한 비대면 면접입니다.
시간 선택 가능합니다!
📣 최종 합격자 발표
3/4(수) 이전
개별 문자 통보 및 일정 안내, 불합격자는 연락드리지 않습니다
📣 2026 봄 시즌 OT
- 일시 : 2026/3/5(목) 19시
- 장소 : 강남역 스터디룸 (추후 합격 시 자세히 공지)
- OT 및 뒤풀이 필참 (불참 시 합격 취소, 추후 뒤풀이는 선택 활동)
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