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1. 자발적으로 최고 수준의 목표를 세우고 끈질기게 성취한 경험에 대해 서술해 주십시오. (본인이 설정한 목표/ 목표의 수립 과정/ 처음에 생각했던 목표 달성 가능성/ 수행 과정에서 부딪힌 장애물 및 그 때의 감정(생각)/ 목표 달성을 위한 구체적 노력/ 실제 결과/ 경험의 진실성을 증명할 수 있는 근거가 잘 드러나도록 기술) (700~1000 자 10 단락 이내) [유의사항] 다른 사람과 함께 팀으로 수행한 일은 본인의 구체적 행동이 최대한 드러나도록 작성하십시오. *해당 채용사이트의 자기소개서 줄바꿈(엔터)을 할 경우 2글자로 계산되어 자소설닷컴의 글자수와 차이가 있을 수 있습니다. 이를 참고하여 자기소개서를 작성해주시길 바랍니다. 저는 군 전역 이후, 한 학기 또는 방학 동안 해야 할 과제를 정하여, 그 기간 내에 정한 과제를 마무리하기 위해 저 자신을 동기부여하곤 합니다. 보통은 과제와 더불어 세부적인 계획과 목표를 세운 뒤 과제를 수행하기에 제가 할 수 있는 최대의 80% 많게는 90%의 목표량을 할당하여 진행합니다. 4학년 1학기에 제가 해야 할 일들이 많아지면서 학기 동안 제가 마무리해야 할 일들이 점점 한계에 부딪히게 되었습니다. 4학년 1학기 당시에 한 일들은 20학점의 수업과 전공 스터디 및 튜터링, ADsP 자격증 취득과 토익 시험 준비 등이었습니다. 급할수록 침착해야 한다고 생각했던 학기의 초반/중반/후반에 해야 할 일을 나누었고, 그러면서 각 목표를 위한 과제를 지속해서 수행할 수 있도록 나누었습니다. 처음에 저는 이 정도의 과제가 쉬울 것으로 생각하였습니다. ADsP의 경우, 방학 동안 준비하여 학기 중반 즈음에 마무리할 계획이었고, 카투사 출신이라는 자만심은 저가 토익을 쉬운 목표로 보게끔 하였습니다. 학기 중반에 접어들면서 과제 수행에 과부하가 오기 시작하였습니다. 전공 스터디 및 튜터링은 제 목표 수행의 호흡을 지속해서 끊었으며, ADsP의 모의고사에서 불합격 점수가 나오고, 토익의 RC 부문이 시간이 부족한 시점까지 오자 제 판단력이 마비될 정도였습니다. 더군다나 가까이 다가온 20학점짜리 중간고사는 그 부담감을 가중했습니다. 자만심이 불러온 어려움이라는 것을 인정하였고, 일주일 단위로 세우던 계획을 하루 단위로 세웠고, 틈틈이 진행할 수 있는 과제들을 구분하여 버리는 시간을 최소화하였습니다. 데이터 관련 이슈를 기사를 통해 읽고, 아침/저녁으로 간단히 풀 수 있는 영어 문제를 준비하였고, 튜터링 전후로 빠른 호흡으로 과제를 수행하였습니다. 이러한 저의 노력은 우수 튜터링 팀 상금 획득, ADsP 취득, 4점이 넘는 평균 학점과 완전히 만족하진 않았지만 좋은 토익 점수를 이루었습니다. 바빴고, 자만도 했지만 좋은 학기를 보냈다고 자신합니다. 2. 새로운 것을 접목하거나 남다른 아이디어를 통해 문제를 개선했던 경험에 대해 서술해 주십시오. (기존 방식과 본인이 시도한 방식의 차이/ 새로운 시도를 하게 된 계기/ 새로운 시도를 했을 때의 주변 반응/ 새로운 시도를 위해 감수해야 했던 점/ 구체적인 실행 과정 및 결과/ 경험의 진실성을 증명할 수 있는 근거가 잘 드러나도록 기술) (700~1000 자 10 단락 이내) 지난여름, 저는 한국데이터진흥원에서 주최한 빅데이터 청년 인재 사업을 수료하였습니다. 이 사업에는 배운 내용을 토대로 한 팀 프로젝트를 진행하였는데 저희 팀의 경우, 서울시에서 운영하는 공공자전거 대여소의 배치 방안과 그 대여소의 효율성에 관해 연구를 진행하였습니다. 저희 팀은 각 대여소의 이용량을 추정하는 데 어려움을 겪고 있었는데 그 이유는 각 대여소가 가지고 있는 특색을 일괄적으로 담을 수 없는 것이 그 이유였습니다. 저희는 그 대여소가 가진 특색을 여러 가지 변수로 정의하기 위해, 주변에 있는 학교/시장/자전거 관련 업체 수 등을 공공 데이터, 웹 크롤링 등을 통해 구하기 위해 노력했지만 그 대여소 지점의 특성을 확실하게 정의하기는 어려웠습니다. 그 범위를 줄여보기도 하고, 직접 답사를 하며 대여소마다 특징을 정의할 수 있는 변수를 찾으려 노력해봤지만, 당시 저희가 가진 데이터를 기반으로는 알 수 없었고, 분석 모델의 설명력은 굉장히 낮은 수치를 보였습니다. 저는 대여소의 특성은 대여소의 이름이 가장 잘 나타내지 않겠냐는 가설을 세웠고, 제가 하려던 방향을 팀원들에게 설명하였습니다. 대여소 주변의 정보와 데이터를 기반으로 하는 것이 아닌 대여소 그 자체를 보는 방법이어서 대여소의 특성을 무엇보다도 더 잘 표현할 수 있다고 설득하였습니다. 하지만 형태소 분석기에 대한 불신을 가진 팀원도 있었고, 키워드 자체를 수치화하기 어렵다고 생각하는 팀원들도 있었습니다. 이러한 반대로 인해 대여소 이름 분석의 경우, 제가 개인 프로젝트로써 진행하여 팀 프로젝트에 합류시키는 방향으로 결정되었습니다. 300만 개의 케이스를 가진 데이터에서 키워드를 추출하는 작업은 장장 50시간 가까이 걸렸습니다. 이를 통해 추출된 키워드를 바탕으로 DTM을 형성하여 분석 모델에 포함했는데 그 전과는 비교도 안 될 정도로 높은 설명력을 확보할 수 있었습니다. 저희는 이렇게 만들어진 모델을 통해 팀 프로젝트 발표에서도 좋은 성적을 거둘 수 있었습니다. 3. 지원 분야와 관련하여 특정 영역의 전문성을 키우기 위해 꾸준히 노력한 경험에 대해 서술해 주십시오. (전문성의 구체적 영역(예. 통계 분석)/ 전문성을 높이기 위한 학습 과정/ 전문성 획득을 위해 투입한 시간 및 방법/ 습득한 지식 및 기술을 실전적으로 적용해 본 사례/ 전문성을 객관적으로 확인한 경험/ 전문성 향상을 위해 교류하고 있는 네트워크/ 경험의 진실성을 증명할 수 있는 근거가 잘 드러나도록 기술) (700~1000 자 10 단락 이내) 제가 통계 분석에 대해서 본격적으로 공부하기 시작한 것은 2016년 1월이었습니다. 통계 공부를 위해 수학과를 지원한 저였지만, 수학과 특유의 이론 중심 통계 수업에 실망을 하고, 입대를 하게 되었습니다. 전역 이후, 사회조사분석사라는 통계 관련 자격증을 알게 되었고, 자격증 취득을 목적으로 통계 공부를 다시 시작하게 되었습니다. 이과생이었던 저에게 설문 조사, 표본 추출법과 같은 인문학적 통계 지식은 굉장히 신선하게 다가왔고, SPSS라는 통계 툴은 통계에 대한 제 흥미를 최대치로 끌어올렸습니다. 3개월 공부 끝에 자격증을 취득하였고, SPSS를 통해 어머니 논문의 통계 처리를 도우며 통계에 대한 진로를 생각하게 된 시기도 이때였습니다. 통계 관련 진로를 알아보던 중, 통계 분석 툴 중 R이 많이 이용된다는 사실을 알게 되었고, ADsP 자격증 취득을 목표로 분석 툴 R과 새로운 분야인 빅데이터 분석 공부를 시작하였습니다. 깃허브, 코세라와 같은 공개된 사이트를 전전하면서 공부를 하였고, 이는 ADsP의 합격과 빅데이터 청년 인재 사업 합격이라는 성과를 얻어냈습니다. 새로이 다루게 된 R이라는 툴에 익숙해지는 데는 약 2개월이 걸렸지만 본래 알고 있던 통계 분석 방법에 빅데이터 분석 방법론을 갖추면서 이 분야에 대한 자신감을 얻게 되었습니다. 빅데이터 청년 인재 사업을 수료하면서, 분석 툴 R과 시각화 툴 태블로를 다루게 되었습니다. 그동안 몰랐던 다른 예비 데이터과학자 학생들을 만나며 서로 몰랐던 부분들을 교류하였고, 팀 프로젝트 서울시 따릉이 분석을 진행하면서 웹 크롤링이라는 도구를 얻게 되었습니다. 이러한 저와 저희 팀의 노력은 팀 프로젝트 우수상이라는 성과를 내었고, 최근에는 빅 콘테스트라는 공모전을 준비하면서 팀원들 간의 교류를 유지하고 있습니다. 저는 2년간 이 분야에 대해 진지하게 생각하면서 공부하였습니다. 팀 프로젝트를 하며 좋은 아이디어를 좋은 결과물로 만들 수 있는 것을 알게 되었고, 이 분야에 대한 확신을 얻을 수 있었습니다. 4. 혼자 하기 어려운 일에서 다양한 자원 활용, 타인의 협력을 최대한으로 이끌어 내며, Teamwork를 발휘하여 공동의 목표 달성에 기여한 경험에 대해 서술해 주십시오. (관련된 사람들의 관계(예. 친구, 직장 동료) 및 역할/ 혼자 하기 어렵다고 판단한 이유/ 목표 설정 과정/ 자원(예. 사람, 자료 등) 활용 계획 및 행동/ 구성원들의 참여도 및 의견 차이/ 그에 대한 대응 및 협조를 이끌어 내기 위한 구체적 행동/ 목표 달성 정도 및 본인의 기여도/ 경험의 진실성을 증명할 수 있는 근거가 잘 드러나도록 기술) (700~1000 자 10 단락 이내) 가장 최근에 팀워크가 발휘되었던 사례는 팀 프로젝트였습니다. 서울시 공공자전거 따릉이를 분석하기 위해서는 서울시 공공자전거 이용 현황 데이터, 대여소 현황 데이터 등을 포함하여 약 5기가에 가까운 공공데이터와 크롤링 데이터가 필요하였습니다. 데이터 수집의 경우, 저는 웹 크롤링을 통해 자료를 얻는 작업을 맡았고, 공공데이터로 구할 수 없지만, 웹에서 구할 수 있었던 자료들을 수집하기 위해 노력하였습니다. 하지만 분석을 위해서는 하나의 시그니쳐 테이블을 만들어야 하는데 통일성이 없는 공공데이터, 그리고 웹 데이터의 경우, 전처리 과정을 포함, 데이터의 일관성을 확보하는데 많은 시간이 필요하였습니다. 총 2000만여 개에 달하는 데이터를 일관성 있게 정리하고, 하나의 테이블 안에 보이게 하는 작업은 팀 프로젝트에서 가장 중요하고, 가장 어려운 부분이었습니다. 실제로 프로젝트를 준비하는 기간부터 실제 프로젝트 기간에 이르기까지 50%~60%가량의 시간을 전처리 및 일관성 확보를 위해 보낼 정도였습니다. 팀원들이 힘을 모아 통일성을 판단할 기준이 되는 데이터 테이블을 만들었고, 각자 맡은 데이터들을 통일성 있게 처리하였습니다. 이 부분의 경우, 이후 과정의 원활한 진행을 위해 꼭 필요한 과정이었으므로, 팀원들의 의견이 일치하였습니다. 이후 모델링 과정에서는 팀원들 간의 논의가 있었습니다. 분류 기법과 추정 기법, 그냥 비정형 데이터 자체를 분석하자는 기법이 논의되었고, 저의 경우, 제가 주장한 비정형 데이터 형태를 DTM 형태로 변환한 후, 추정 기법을 사용하자고 주장하였습니다. 논의 끝에, 분류 기법이 가지는 몇 가지 판단 문제를 근거로 저희 팀은 추정/DTM 기법 사용으로 의견을 모으게 되었습니다. 저희가 알고 있는 분석 기법, 그리고 좋은 성능의 형태소 분석기라는 자원을 생각할 때 이는 적절한 판단이었습니다. 혼자 할 수 없었던 큰 프로젝트를 함께 마치며 팀원들 간의 의견 교류, 역할 분담이 중요하다고 느낄 수 있었습니다.