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지원동기 및 능력어필: 이번 채용에 지원하신 동기와 지원하신 분야의 업무를 수행하기 위한 당신의 능력을 어필해 주세요. * 최대 입력 가능한 글자수 : 한글 2,000자, 영문 4,000자 이내 (분량자유) 3889/4000 (바이트 수(2 byte), 공백 포함) "아는 사람은 좋아하는 사람만 못하고, 좋아하는 사람은 즐기는 사람만 못하다." 진로를 결정하고 준비하면서, 가장 목표로 두었던 명언입니다. 저는 한국문화관광연구원에서 주최한 2020 문화·관광 빅데이터 분석대회에서 스낵컬처와 모바일 게임 전망과 관련 플랫폼 개발을 제시하여 참가팀 273개 팀 중 대상을 받았습니다. 저희 팀은 평소 제가 즐겨하던 넥슨의 카트라이더 러쉬플러시, 바람의 나라:연의 흥행을 레퍼런스로 삼아 문화 콘텐츠의 방향성을 발표하였습니다. 이 과정에서 게임데이터 분석이 주는 성취감과 흥미를 느낄 수 있었고, 넥슨코리아 분석가를 희망하여 지원하게 되었습니다. 먼저 6만여 명의 국민 여가 실태조사 통계자료를 전처리한 후, K-means 군집화 기법을 통해 문화 실태를 분석한 결과, MZ세대의 대다수가 코로나 이후 오락과 게임에 여가시간을 더 할애함을 알 수 있었습니다. 특히, 스마트폰을 통한 콘텐츠가 활성화되고 다양해짐에 따라 스낵 컬처가 새로운 트렌드로 자리잡고 있었습니다. 이에 저희 팀은 여러 문화 카테고리 중 게임을 주제로 선정한 후, 코로나19 전후의 게임시장을 분석하고자 하였습니다. 특히, 국내 대표 게임사인 넥슨의 다양한 게임 변천사를 분석하고, 게임데이터를 수집 및 분석하여 설득력을 높이고자 하였습니다. 저는 스낵 컬처에 따른 넥슨의 대응전략을 수집하고, 문화체육관광부에서 밝힌 신한류 진흥정책과 맞물려 이러한 전략이 어떻게 성공을 거뒀는지 분석하였습니다. 넥슨의 게임데이터 및 전략을 공부하면서 가장 크게 느꼈던 것은 게임 내부의 데이터만으로도 할 수 있는 것이 무궁무진하다는 것이었습니다. 카트라이더 러쉬플러쉬의 경우, 기존의 카트라이더를 통해 축적된 노하우와 유저 데이터를 통해 라이트함과 캐주얼을 추구하는 유저들의 니즈를 완벽하게 반영하여 글로벌 모바일 게임시장까지의 성공세를 달리고 있습니다. 바람의 나라:연 또한 원작 특유의 플레이스타일과 장점을 녹여 원작 팬들을 대거 유입시켜 출시 하루 만에 다운로드 100만 건을 달성하였습니다. 이러한 넥슨의 코로나19 이후 시장전략과, 문화 생활의 변화양상을 근거로 저희팀은 모바일게임 콘텐츠 진흥을 아이디어로 제시하였고, 대상을 받을 수 있었습니다. 대회를 준비하면서, 저는 넥슨의 다양한 데이터를 통해 인사이트를 낸다는 것이 분석 이상의 가치가 있음을 느낄 수 있었습니다. 저는 넥슨 인텔리전스랩스의 일원이 되어 게임데이터를 통한 무한한 인사이트 발굴하는 과정에 참여하고 싶습니다. 데이터 분석을 통해 현 게임 트렌드를 정확하게 예측하고, 넥슨의 다양한 게임 기반의 유저데이터와 노하우를 축적하고 정제하여 게임업계에서 누구도 넘볼 수 없는 데이터 인프라 구축에 기여하겠습니다. "데이터 리터러시 역량" 게임데이터 분석 직무를 수행하기 위해 데이터 리터러시 역량을 길렀습니다. 저는 수치화된 데이터뿐만 아니라 게임 유튜브 채널, 게임 커뮤니티 게시글 등을 모니터링하며 인사이트를 찾고자 하였습니다. 2018년 12월 당시, 유명 BJ가 소위 '막자 모드'를 통해 카트라이더 콘텐츠를 진행하고 시청자들이 이를 즐겁게 시청하는 것을 보고 '또 사람들 친구들하고 막자하러 카트라이더 하겠네'라고 생각했던 적이 있습니다. 이후 놀랍게도 카트라이더는 인기는 급성장하였고, 저는 정형데이터 뿐만 아니라 이러한 비정형 데이터에 대한 리터러시 또한 중요하다고 생각하게 되었습니다. 이에 딥러닝 기반의 LSTM 감성분석, 텍스트 마이닝 등을 공부하면서 비정형 데이터에서 인사이트를 도출해내는 능력을 쌓았습니다. "Python/SQL 역량" 데이터 분석에서 가장 큰 비중을 차지하는 것은 데이터 수집과 전처리입니다. 저는 Python을 활용해 전처리, 머신러닝, 웹크롤링 등 다양한 분석툴을 사용할 수 있습니다. 경제학을 전공하여 데이터 관련 지식이 전혀 없었던 저는 데이터 분석가라는 꿈을 이루고자 Python 기반의 다양한 프로그램을 이수하였습니다. 특히 고용노동부에서 주관하는 산업융합 빅데이터 분석가 양성과정에서 488시간의 교육을 이수하면서 Python 프로그래밍 스킬을 공부하였습니다. 이후, 한국지능정보사회지능원에서 공공데이터 인턴으로 근무하면서 Dbeaver라는 SQL 클라이언트 활용 역량을 쌓았습니다. 공공데이터 인턴에서는 API를 통해 공공데이터를 호출하고 SQL에 적재하는 작업을 수행하였습니다. 또한, 품질진단 프로그램을 활용하여 적재된 데이터를 평가하고 데이터 품질을 향상시키는 작업을 진행하였습니다. 저는 인턴을 하면서 1,000개 이상의 데이터 목록을 정비하였고, 그 과정에서 데이터베이스 정의, 조작 명령어 역량을 길렀습니다. 자기소개: 두 개의 키워드로 당신을 소개해 주세요. * 최대 입력 가능한 글자수 : 한글 2,000자, 영문 4,000자 이내 (분량자유) 3636/4000 (바이트 수(2 byte), 공백 포함) "모험가" 저는 경제학을 전공하였지만 데이터 분석가로 진로를 전향하면서, 경영·경제 도메인 지식에 기반하여 기존에 없던 인사이트를 발굴해내는 모험가적 분석가가 되고자 하였습니다. 융합 역량을 활용해 기존에 없던 인사이트를 발굴하기 위해, Python 교육 프로그램을 이수한 후 피파온라인4 선수 분석 모델링, 카트라이더 러쉬플러스 댓글 감성분석 프로젝트를 수행하였습니다. 또한, 이를 게임 커뮤니티에 게시하여 일반 유저들이 접근하기 어려웠던 데이터 활용 서비스를 선보였고, 각각 조회 수 1만4천, 1만2천을 기록하며 이용자들에게 큰 관심을 얻었습니다. 먼저 피파온라인4의 경우, 유저들은 새로운 시즌이 출시될 때마다 기존의 선수들과 비교하며 큰 관심을 가졌습니다. 저는 이것을 타겟팅하여, 기존의 인기선수들과 새 시즌 선수들을 분석하여 잠재성이 높은 새 시즌 선수들을 추천하는 서비스를 구현하고자 하였습니다. 이에 넥슨 오픈 API에서 제공하는 데이터를 통해 랭커들이 사용하는 선수들 100명의 능력치를 분석하고, 포지션별 어떤 장점이 있는지를 찾아내고자 하였습니다. 특히 피파 내 '적폐'라 불리는 굴리트, 호나우두 등에 식상해진 유저들에 착안하여 이러한 선수와 특징이 유사한 대체선수들을 심화 분석하였습니다. 이를 통해 커뮤니티에 오픈 API를 통한 선수 분석글을 소개하였고, 많은 사람의 관심을 불러일으키게 되었습니다. 이후에도 지속해서 업데이트 글을 올리면서, 넥슨에서 제공하는 오픈 API의 활용성을 널리 알렸습니다. 또한, 모바일 게임으로 폭발적인 인기를 끌고 있는 카트라이더 러쉬플러스의 댓글을 별점 평점을 기반으로 감성분석을 수행하였습니다. 모바일 게임시장에서 큰 흥행을 거둔 카트라이더 러쉬플러시에 대한 유저들의 의견을 분석하여, 러쉬플러시만의 특색과 인기를 도출하고자 하였습니다. LSTM모델을 통해 스토어 리뷰 평점을 기반으로 긍정리뷰와 부정리뷰를 구분하였습니다. 이후 Konlpy를 통해 형태소를 구분한 후, 긍정리뷰에 대한 LDA모델링을 수행하여 러쉬플러시에 대한 긍정요소를 토픽별로 세분화하였습니다. 저는 이 두 개의 프로젝트를 기반으로 청년취업아카데미에서 실시한 모델링 경진대회에서 게임사 서비스 기획안을 제시하였습니다. 이후 심사과정에서 게임업계에 종사하고 계신 심사위원분께 긍정적인 평가를 받았고, 우수상을 결과를 내게 되었습니다. 비록 데이터와 무관한 전공을 나왔지만, 결과적으로 이를 극복하고 오히려 차별성을 갖춘 데이터 분석가가 되기 위한 모험을 시도하고 있습니다. "디지털 노마드" 게임데이터 분석가라는 꿈을 설정하면서, 가장 목표로 두었던 것은 바로 '디지털 노마드'가 되는 것이었습니다. 특히, 게임업계의 경우 특정 인기 게임 하나만으로 수많은 수익모델을 창출해낼 수 있습니다. 따라서 해당 게임에 대한 높은 이해와 데이터 리터러시 능력을 기반으로 한 창의적인 인사이트 능력이 중요하였습니다. 저는 캐주얼게임의 붐을 일으켰던 크레이지 아케이드와 메이플스토리로 시작하여 지금의 피파온라인4, 모바일 바람의나라 연까지 넥슨게임에 대한 깊은 도메인 경험을 쌓아왔습니다. 피파온라인4의 경우, 출시 이후 모든 이벤트와 업데이트를 확인하고 테스트구장 구단주로 활동하면서 유저의견을 공유하고 게임 변천사를 함께 그려나갔습니다. 또한, 넥슨 게임 관련 방송BJ나 유튜브 채널을 시청하면서 새로운 콘텐츠에 대한 시청자들의 반응, 주관적 재미 등을 모니터링하였습니다. 특히 유튜브 Nexon Developers Conference(NDC) 채널을 통해, 실제 인텔리전스랩스 현업자 분들의 프로젝트 강연을 시청하였습니다. 개발과 관련한 어려운 내용이 많았지만, 게임 내 데이터를 어떻게, 어떠한 목표설정으로 분석하였는지에 초점을 두면서 인사이트 과정을 공부하였습니다. 넥슨코리아 분석가를 수행하게 된다면, 이러한 프로젝트 역량과 도메인 경험을 기반으로 넥슨 게임의 새로운 발전에 기여하겠습니다. 유저들이 어떤 콘텐츠를 즐기는지, 게임에 대해 어떤 만족과 아쉬움을 담고 있는지 빅데이터를 통해 누구보다 빠르게 캐치하겠습니다. 또한, 유튜브와 방송 플랫폼에서 업로드되는 넥슨 게임 관련 콘텐츠를 검색빈도, 조회 수 등에 기반한 분석을 통해 유저들의 니즈를 선제적으로 파악하고 맞춤형 게임서비스를 제안하겠습니다.