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한국에너지공단(일반) 데이터 분석자 기소개서 지원서와 면접자료
저는 이러한 데이터를 수집·정제하고 분석하여, 공단의 정책 수립 및 평가업무를 보다
역할 : 데이터 수집 및 회귀 모형 분석(Python, Scikit-learn 사용)
공단의 데이터 분석 업무가 공공정책과 연결되는 방식에 대해 어떻게 이해하고 있습니까?
공단의 어떤 사업이 데이터 분석의 측면에서 보완되거나 확장될 수 있다고 보십니까?
또한 국민의 정책 체감도 분석을 위해 민원·SNS 데이터를 연계하는 것도 고려할 수 있습니다.
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한국에너지공단(일반) 데이터 분석자 기소개서 지원서와 면접자료
소속 집단의 공동과업을 달성하는 과정에서 발생된 어려움 및 갈등을 극복하기 위해 구성원들과 적극적으로 협력했던 경험에 대해서 기술해 주십시오.
에너지 데이터 플랫폼 고도화, 인공지능 기반의 설비 운영 효율 분석 등 다양한 기술과 융합할 수 있는 분석력을 바탕으로, 한국에너지공단이 미래형 에너지 정책기관으로 자리잡는 데 데이터 전문가로서 힘을 보태겠습니다.
대학교 4학년 2학기, '공공데이터 분석 프로젝트'라는 팀과목에서 서울시 미세먼지 저감 정책의 효과를 분석하는 과제를 맡게 되었습니다.
4인의 팀으로 구성되었고, 각자가 담당 데이터를 수집·분석한 후 결과를 통합해 하나의 보고서를 완성하는 방식이었습니다.
즉, 동일한 데이터를 두 모형에 적용해 예측 정확도와 변수 중요도 분석 결과를 비교해보자고 한 것입니다.
그 결과, 머신러닝 회귀 모형이 예측 정확도 면에서는 우수했으나, 해석력이 낮다는 단점이 있었고, 다중회귀 모형은 정책 변수에 대한 설명력이 높다는 장점이 확인되었습니다.
해당 프로젝트는 수상까지는 이어지지 않았지만, 주최 측으로부터 '현장감 있는 문제 해결 사례'라는 긍정적인 피드백을 받았고, 이후에는 데이터 자동 백업 프로세스를 개발해 실무 수준의 데이터 수집 체계를 갖추게 되었습니다.
역할 : 데이터 수집 및 회귀 모형 분석(Python, Scikit-learn 사용)
데이터를 수집할 때 가장 중요하게 고려해야 할 요소는 무엇이라고 생각하나요?
데이터 수집에서 가장 중요한 것은 '정합성과 활용 목적의 일치'입니다.
에너지 수요예측 분석 모델을 설계한다고 했을 때, 가장 먼저 고려할 점은 무엇인가요?
모델 설계시 가장 먼저 고려할 것은 '정책 목적에 맞는 정밀도와 설명력의 균형'입니다. |
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2025.07.08
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