데이터팝콘

면접관은 포트폴리오 코드를 읽지 않습니다. 30초 안에 돌아가는지 보고 창을 닫아요.

그래서 "코드를 잘 썼는가"보다 "면접관이 30초 안에 재현할 수 있는가"를 먼저 설계해야 합니다. Colab은 그 재현 링크를 무료로 만들어 주는 도구예요.

· 노트북 구조를 면접관이 멈추지 않게 짜기

· 데이터를 URL로 불러와 어디서든 실행되는 상태 만들기

· GitHub에 올리고 Colab 공개 주소로 배포, Gradio로 라이브 데모까지

· API 키는 노트북에 적지 말고 '보안 비밀'에 넣기

Step 1~7 가이드와 면접 전 5분 체크리스트, 커뮤니티에서 모은 꿀팁 100개까지 정리했어요.

전체 글: datapopcorn.ai/blog/colab-portfolio-guide

#댓글환영#신입#대학생

내 월급, 회사가 번 돈일까요 투자금일까요?

취업이나 이직을 고민할 때 꼭 확인하는 습관이 있어요. 내가 받을 월급이 회사가 자체 사업으로 번 돈에서 나오는지, 외부 투자금으로 유지되는 돈인지 보는 거예요. DART(전자공시시스템)를 열면 회사의 재무 체력을 꽤 쉽게 파악할 수 있습니다.

· 왜 매출 출처를 확인해야 하는지

· DART에서 직접 월급 출처 확인하는 순서

· DART MCP를 Claude에 연결해 재무제표를 빠르게 분석하는 법

· 좋은 회사 판별을 위한 DART 체크리스트

전체 글: datapopcorn.ai/blog/good-company-revenue-source-habit

#댓글환영#신입#대학생

포트폴리오 주제, 사실 뭘 해도 상관없습니다.

채용 담당자가 보는 건 주제의 참신함이 아니라, 그 프로젝트를 왜 시작했고 어떤 목표를 세워 어떤 결과를 냈는지에 대한 설명이에요. 화려한 주제라도 이유가 빈약하면 설득력이 없고, 평범한 주제라도 이유가 명확하면 오히려 신뢰가 갑니다.

· 시작하기 전에 "이걸 왜 하려고 했나"를 한 문단으로 먼저 써 보기

· 설명 순서는 "무엇을 만들었다"가 아니라 "왜 필요했다 → 어떤 목표 → 무슨 결과"

· 이미 만든 프로젝트가 있다면 지금이라도 이 순서로 다시 써 보기

전체 글: datapopcorn.ai/blog/portfolio-topic-doesnt-matter

#댓글환영#신입#대학생

자소서에 "AI 툴을 다룰 줄 압니다"라고 쓰는 것보다, 직접 만든 결과물 하나가 더 많은 걸 보여 줍니다.

11월 4주 동안 AI 영상 제작 챌린지를 엽니다. 데이터팝콘과 AI 영상 서비스 러다이트(Ludyte)가 함께 운영하고, 목표는 크리스마스 숏폼 한 편을 완성해 내 SNS에 공개하는 것입니다. 매주 과정을 SNS에 짧게 기록하기 때문에, 4주가 끝나면 완성작과 함께 날짜가 찍힌 작업 기록 4개가 남습니다.

· 일정: 11/8(일) OT ~ 11/29(일), 매주 일요일 오전 10~11시 온라인 라이브 (녹화본 제공)

· 매주 미션: 그 주에 해 본 과정을 캡처 한 장과 한두 줄로 SNS에 공유

· 피드백: 작품마다 데이터팝콘이 직접 피드백

· 비용: 수강료 0원, 보증금 5만 원 (라이브 출석과 최종 정리 기준 환급, 완주하면 전액)

· 혜택: 러다이트 Creator 1개월, 완주하면 Pro 2개월 추가 (최대 3개월)

· 모집: 선착순 20명, 11/5(목) 밤 11시 59분 마감

AI 영상을 한 번도 안 만들어 봤어도 괜찮습니다. 1주차 OT에서 처음부터 같이 합니다.

신청: https://www.latpeed.com/products/kyIGu

#대학생#대외활동#교육#댓글환영

AI를 잘 쓴다는 게 뭘까요? 결과물이 아니라 설명력입니다.

데이터 분석 취준생 멘토링에서 이 질문에 바로 답하는 대신, 자전거 타는 법을 AI에게 말로 설명해 보라고 했어요. 바로 오류가 나옵니다. 몸으로 익힌 노하우(암묵지)는 말로 단계화해 본 적이 없거든요.

· AI를 잘 쓴다 = 내 업무의 암묵지를 AI가 그대로 실행할 수 있는 단계로 구조화해서 맡기는 것

· 포트폴리오에서는 "AI가 만들었어요"가 아니라 왜 이렇게 만들었는지를 설명할 수 있어야 합니다

· 오늘 해 볼 연습: 반복하는 일 하나를 AI에게 단계별로 설명하고, 결과가 어긋나는 지점을 찾기

전체 글: datapopcorn.ai/blog/ai-mentoring-jobseeker-tips

#댓글환영#신입#대학생