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[Python을 활용한 데이터 분석, 인사이트 도출 역량]
저는 지난 1년 동안 Python 관련 교육을 이수하고 다양한 데이터 분석을 주제로 한 공모전과 경진대회에 참여하여 통계분석에 대한 경험을 쌓았습니다. 가장 가치 있었던 모델링 경험은 국내 게임회사에서 주최한 향후 모바일 게임 앱 순위 예측 프로젝트였습니다. 이 과정에서 딥러닝 모델인 LSTM을 활용해 데이터셋을 학습시킨 후, 향후 8주간의 앱 순위, 주간 이용자 수, 이용자별 평균 접속 일자를 예측하였습니다. 모델링 이후에는 이상치 제거, 피처 엔지니어링을 통해 모델 성능을 개선하는 작업을 진행하였습니다. 실제 데이터를 활용해 데이터를 정제하고 직접 모델을 개발하는 과정을 수행함으로써, 기업 KPI 달성에 필요한 통계분석 역량을 기를 수 있었습니다.
또한, 청년취업아카데미 빅데이터 분석가 양성과정에서 실시한 경진대회에서는 사회초년생을 타겟으로 한 기업 분석 및 주식상품 추천 플랫폼을 기획하여 우수상을 수상하였습니다. 저희팀은 fnguide라는 사이트에서 제공하는 기업 재무제표와 컨센서스를 크롤링하여 경영상태와 핵심 키워드를 추출하였습니다. 또한 주식 종목 스타일을 분류한 후, 데이터셋에 추가하여 플랫폼 사용자들의 투자성향에 맞는 종목을 추천하는 서비스를 기획하였습니다. 사회초년생을 타깃층으로 잡은 후, 주식 커뮤니티나 SNS 등을 활용하여 사회초년생들의 시드머니, 투자성향 등을 파악하고 데이터셋을 형성하였습니다. 이후 SVD 모델을 학습시켜, 각 이용자의 성향에 맞는 주식상품을 추천하는 플랫폼 프로토타입을 구현하였습니다. 분석을 진행하면서 기업 재무제표 및 성과지표를 활용하여 다양한 인사이트를 내는 경험을 할 수 있었습니다. 특히 니즈에 맞는 모델 설정을 통해 기업 컨설팅과 기업 정보를 이용하고자 하는 수요를 함께 충족시킬 수 있음을 알 수 있었습니다.
[다양한 기업 데이터를 저장하고 관리하다]
한국지능정보사회지능원에서 공공데이터 인턴으로 근무하면서 1,000개 이상의 공공기관 데이터를 수집 및 관리하였습니다. 공공데이터 인턴에서는 API를 통해 공공데이터를 호출하고 SQL에 적재하는 작업을 수행하였습니다. 또한, 품질진단 프로그램을 활용하여 적재된 데이터를 평가하고 데이터 품질을 향상시키는 작업을 진행하였습니다. 저는 Dbeaver라는 SQL 클라이언트 프로그램을 활용하여 데이터베이스 정의, 조작 명령어를 통해 데이터를 저장하고 오류값을 확인하였습니다. 또한, 숫자, 날짜, 금액과 같은 다양한 수치형 데이터들의 형식과 품질을 진단하면서 다양한 데이터 관리 역량을 기를 수 있었습니다.
데이터 분석 컨설팅 직무에서는 다양한 데이터를 분석하고 그 목적에 맞는 비즈니스/마케팅 인사이트를 도출해야 합니다. 이 과정에서 기업의 방대한 데이터를 관리하고 처리하는 것 또한 필수적으로 요구되는 역량이라고 생각합니다. 컨설팅 직무를 맡게 된다면, 공공데이터 인턴을 통한 데이터 관리 역량을 활용해 데이터를 안정적으로 수집하고, 모델링 과정에 원활하게 가용될 수 있도록 DBMS 관리에 힘쓰겠습니다.
또한, 머신러닝과 딥러닝 분석 경험을 활용해 가치있는 인사이트 창출에 기여하겠습니다. 저는 여러 프로젝트 및 공모전을 통해 예측 모델, 분류 모델, 추천시스템 모델 등을 개발하고 관련 역량을 쌓았습니다. 이러한 역량을 활용해 주어진 데이터와 목표에 알맞은 분석 모델링을 수행하고, 실용적인 인사이트를 발굴해 내겠습니다.