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제가 가장 크게 달성했다고 생각하는 목표는 '산업데이터를 활용해 실제 운영 효율을 개선하는데이터 기반 프로젝트'를 완수한 경험입니다.
이 경험은 데이터 사이언스뿐 아니라 IT자동화 기술을 실무에 적용하고, 문제의 근본 원인을 기술적 시각으로 분석해 해결하는 습관을 키워준 중요한 계기가 되었습니다.
저는 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 수집·처리·분석·시각화·보고까지 전 과정을 직접 수행해 본 경험을 다수 보유하고 있으며, 기술적으로는 Python, SQL, R을 주력으로 다루고 있습니다.
데이터 분석 및 머신러닝 역량
저는 이처럼 기술 스택과 실전 경험을 바탕으로 데이터를 수치로 끝내지 않고, 변화로 연결하는데이터 사이언스 전문가가 되고자 합니다.
데이터 사이언스 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라 생각하나요?
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저는 이 경험을 통해 '데이터는 해석 가능한 형태로 정리되어야 하며, 결국 비즈니스의사결정으로 연결되어야 한다'는 데이터 사이언스의 본질을 체득했고, 이후 실무 중심의 데이터 프로젝트를 지속적으로 학습하게 되는 계기가 되었습니다.
원래 사회과학 계열에서 통계적 탐색에 흥미를 느껴 데이터 사이언스를 공부하고 싶다는 목표로 2학년 때 컴퓨터공학으로 전과하게 되었고, 당시 전공 수업과 프로그래밍 실습이 모두 낯선 환경이었습니다.
이 환경의 변화는 저에게 단순한 지식 습득을 넘어, 빠르게 변화하는 기술환경에 대한 적응력과 학습 지속력을 키워 준계기가 되었습니다.
이 경험은 데이터 사이언스뿐 아니라 IT자동화 기술을 실무에 적용하고, 문제의 근본 원인을 기술적 시각으로 분석해 해결하는 습관을 키워준 중요한 계기가 되었습니다.
우선 해외 오픈소스 프로젝트에 참여하기 위해 GitH ub기반의 영어 이슈트래킹, PR 요청, 문서 작성법을 익혔고, 실제로 Python 라이브러리 개선 제안을 제출하여merge된 경험이 있습니다.
이외에도 영어기술 논문을 정리하여 블로그에 연재하거나, Kaggle노트북 분석 결과를 영문으로 공유하면서 기술적 표현력과 글로벌 커뮤니케이션 능력을 키워왔습니다.
저는 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 수집·처리·분석·시각화·보고까지 전 과정을 직접 수행해 본 경험을 다수 보유하고 있으며, 기술적으로는 Python, SQL, R을 주력으로 다루고 있습니다.
또 다른 프로젝트에서는 RandomF or est와 XGBoost 기반 예측 모델을 비교해 성능 분석을 진행하고, Hyperparam eterTuning을 통해 AUC 점수를 개선했습니다.
생활편의 스타트업 인턴십에서 고객로 그 데이터를 분석해 이탈 예측 모델을 개발하고, 이상 패턴 알림 기능을 추가 제안하여 실제 앱 개선에 반영된 경험이 있습니다.
저는 이처럼 기술 스택과 실전 경험을 바탕으로 데이터를 수치로 끝내지 않고, 변화로 연결하는데이터 사이언스 전문가가 되고자 합니다.
화승코퍼레이션의 IT-데이터 사이언스 직무에서 제조, 품질, 공정 등 다양한 부문과 연결되는 실전 데이터를 통해 더 정확한 분석과 실용적 예측 모델을 개발하고, 회사의 디지털 전환을 견인하는 데이터 분석가로 성장하겠습니다.
데이터 사이언스 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라 생각하나요? |
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2025.06.05
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