저는 대학 시절 다양한 데이터를 활용해 분석하고 시각화하는 프로젝트를 다수 수행했습니다.
특히 Python을 활용한 사용자 행동분석 프로젝트에서, Fun nel 분석과 전환율 분석을 통해 문제를 발견하고 개선안을 제시한 경험이 있습니다.
이 프로젝트는 가상의 쇼핑몰로 그 데이터를 바탕으로 사용자 행동 패턴을 분석하고, 전환율을 높이기 위한 전략을 도출하는 것이 목표였습니다.

특히 실생활의 데이터를 분석하고 시각화하여 인사이트를 도출하는 프로젝트에 큰 보람을 느꼈고, 그 경험이 저를 데이터 분석가라는 구체적인 진로로 이끌었습니다.
제가 LINE에서 일할 수 있는 가장 큰 이유는 데이터를 통해 사용자 중심의 인사이트를 도출하는 능력과, 그것을 실제 행동으로 연결시키는 태도에 있다고 생각합니다.
저는 대학 시절 다양한 데이터를 활용해 분석하고 시각화하는 프로젝트를 다수 수행했습니다.
특히 Python을 활용한 사용자 행동분석 프로젝트에서, Fun nel 분석과 전환율 분석을 통해 문제를 발견하고 개선안을 제시한 경험이 있습니다.
LINE은 전 세계 수많은 사용자와 데이터를 다루는 기업으로, 단순한 분석이 아니라 사용자 중심의 인사이트와 글로벌 감각이 필수적인 환경이라고 생각합니다.
수업에서는 분류(Class ification), 군집(Clustering), 연관 규칙(AssociationRule) 등의 다양한 분석 기법을 배웠고, 특히 K-means clustering을 활용한 사용자 세분화 프로젝트에 큰 흥미를 느꼈습니다.
그 과정에서 《DataMining : PracticalMachineLearningToolsandTechniques 》라는 책을 통해 알고리즘의 수학적 원리와 응용 사례를 함께 학습했고, 해당 내용을 기반으로 실제 데이터를 분석하고 리포트를 작성한 경험이 있습니다.

[hwp/pdf][A+] 라인페이플러스 Data Analyst 인턴