Q7.데이터 분석 프로젝트 경험이 있다면 가장 인상 깊었던 사례를 설명해보세요.
Q8.금융권에서 데이터 활용 시 중요한 윤리적 이슈는 무엇이라 생각합니까?
Q1.데이터 마이닝과 데이터 분석의 차이점은 무엇이라고 생각합니까?
Q2.금융 데이터 전처리에서 중요한 포인트는 무엇입니까?
Q6.본인이 분석한 데이터가 실질적으로 사업에 기여한 경험이 있다면 말해보세요.
이처럼 데이터의 통합·분석·활용역량이 금융권 경쟁력을 좌우하는 핵심이 되고 있다고 생각합니다.
가장 인상 깊었던 경험은 대학 데이터 분석 동아리에서 금융거래 데이터를 분석하여 이상 거래 탐지 모델을 개발한 프로젝트입니다.
금융 데이터 전 처리에서 가장 중요한 점은 데이터의 정확성과 일관성을 확보하는 것이라고 생각합니다.

Q9.최근 금융 관련 뉴스를 본 적이 있다면 소개하고 본인의 생각을 말해보세요.
Q10. SBI저축은행의 주력상품이나 최근 이슈에 대해 알고 있는 내용을 말해보세요.
Q11.본인이 생각하는 이상적인 데이터 관리 프로세스는 무엇입니까?
Q12.데이터 오류가 발생했을 때 어떻게 대처할 것인지 설명해보세요.
Q14.입 사후 1년간의 성장 계획을 말해보세요.
Q2.금융 데이터 전처리에서 중요한 포인트는 무엇입니까?
Q6.본인이 분석한 데이터가 실질적으로 사업에 기여한 경험이 있다면 말해보세요.
Q1.가장 힘들었던 경험과 그것을 어떻게 극복했는지 말해보세요.
Q6. 실패 경험과 이를 통해 배운 점을 말해보세요.
이상 거래 탐지 시스템도 빅데이터와 AI의 대표적 활용 사례로, 실시간 거래 데이터 분석을 통해 의심스러운 거래를 탐지하고, 신속하게 대응함으로써 금융사기 및 리스크를 줄이고 있습니다.
예를 들어 대학생 데이터 분석 경진대회에 참여하여 금융거래 데이터를 바탕으로 이상 거래를 탐지하는 모델을 설계한 적이 있습니다.
예를 들어 금융거래 데이터에서 이상 패턴을 탐지하는 머신러닝 모델을 개발할 때 데이터 전 처리부터 모델링, 평가, 시각화까지 전 과정을 Python으로 수행했습니다.
또한 Kaggle대회에도 여러 번 참여하여 실전 경험을 쌓았고, 금융 데이터를 활용한 신용카드 부정거래 탐지, 대출 연체 예측, 고객 이탈 예측 등의 다양한 프로젝트를 진행했습니다.
가장 인상 깊었던 경험은 대학 데이터 분석 동아리에서 금융거래 데이터를 분석하여 이상 거래 탐지 모델을 개발한 프로젝트입니다.
아울러 데이터 활용의 전 과정에서 '고객의 권익보호'라는 가치를 항상 우선시해야 하며, 투명하게 고객에게 안내하고 책임 있는 자세로 일하는 것이 금융권 데이터 실무자의 기본 윤리라고 생각합니다.
이상적인 데이터 관리 프로세스는 데이터의 수집부터 저장, 활용, 폐기까지 전 과정을 체계적으로 관리하는 것이라고 생각합니다.
데이터 오류가 발생했을 때는 먼저 오류 유형과 원인을 신속하게 파악하는 것이 중요하다고 생각합니다.
데이터 마이닝과 데이터 분석은 모두 데이터를 활용해 유의미한 정보를 도출하는 과정이지만, 그 목적과 접근 방식에서 차이가 있다고 생각합니다.
데이터 분석은 주로 설명적 분석, 데이터 마이닝은 예측적·탐색적 분석이 많은 점도 차이입니다.
실무에서는 두 방법이 상호 보완적으로 활용되며, 데이터 마이닝 결과가 분석의 출발점이 되는 경우도 많다고 생각합니다.
실무에서 데이터 정합성을 검증하기 위해 여러 방법을 활용할 수 있습니다.
대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 데이터 저장과 분석환경의 최적화가 필요하다고 생각합니다.
각자 생각하는데이터 처리 방법과 역할 분담이 달라 수차례 갈등이 발생했고, 결과적으로 초기 계획보다 일정이 한 참 밀렸습니다.
때로는 나의 의견이 옳다고 생각해도 팀을 위해 한발 물러서기도 하며, 모두가 납득할 수 있는 절충점을 찾기 위해 노력합니다.
이 과정을 통해 실 패는 오히려 성장의 기회가 된다는 사실을 깨달았고, 좌절하지 않고 부족한 부분을 개선해 다시 도전하는 자세가 중요함을 배웠습니다.
저는 경험 많은 선배와 협업할 때, 먼저 선배님의 경험과 지식을 존중하는 태도를 가장 중요하게 생각합니다.
선배님과의 협업 과정에서 끊임없이 배우고, 팀 전체가 더 나은 방향 으로 나아갈 수 있도록 노력하겠습니다.
실수를 반복하는 상황이 발생한다면, 먼저 문제의 원인을 철저하게 분석하고 솔직하게 인정하는 자세가 필요하다고 생각합니다.
예를 들어, 실수의 원인이 업무 프로세스의 이해 부족이라면 관련 교육이나 선배의 피드백을 통해 부족한 부분을 보완하겠습니다.
이러한 경험을 통해 데이터의 실질적 활용이 고객의 생활을 바꾸고, 금융서비스의 혁신을 이끌 수 있다는 확신을 얻었습니다.

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