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데이터에 담긴 이야기를 풀어내기 위해 정성적 분석도 병행할 것이며, 필요시 인터뷰나 사례조사를 보조 자료로 활용할 수도 있습니다. 분석된 결과는 논문 형식뿐 아니라 대시보드 형태의 시각화 자료로도 제작해 실제 정책 결정자나 실무
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데이터 분석 담당자로서 데이터 수집, 정제, 분석 및 시각화를 맡았습니다. 분석 결과를 팀원에게 쉽게 설명하고 전략 수립에 반영되도록 지원했으며, 의사결정 과정에서 핵심 인사이트를 제공했습니다. 또한 협업 과정에서 소통을 원활히 하
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ython, Excel, Tableau를 활용해 데이터를 정제하고 시각화하며 실무에 가까운 분석 경험을 쌓았습니다.
4. 단기성과와 장기전략 중 무엇을 더 중시하나요?
둘 다 중요하지만, 전략은 장기성과에 뿌리를 두되, 단기성과를 통해 유효성을 검증하고
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데이터 파이프라인 설계, 시각화 및 발표까지 적극적으로 기여하고 싶다는 생각을 했습니다. 저는 평소에도 스스로 학습한 내용을 문서화하고 팀원들과 공유하는 습관이 있어, 함께 성장하는 환경에 잘 적응할 수 있다고 자신합니다. 교육 기
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데이터 분석 영역에서 기여할 수 있습니다. Python, SQL, R 기반 분석 경험이 풍부하며, 실제 데이터로 인사이트를 도출하고 시각화하는 보고서 구성에도 익숙합니다. 빠른 적응과 실행력으로 실무에 바로 기여할 준비가 되어 있습니다. 한화
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데이터 기반 연구 지원 시스템 구축 경험 보유
3) 데이터 분석 및 소프트웨어 활용 능력
- Python, R, Tableau, SQL을 활용한 데이터 분석 및 시각화 가능
- SPSS, Stata 등을 활용한 정책 연구 수행 경험 보유
KISTI에서 이러한 역량을 바탕으로 과학기
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데이터 거버넌스와 보안 원칙을 준수하면서도, 고객에게 가치를 제공하는 데이터 분석을 수행하고 싶습니다.
7) 입사 후 본인의 중장기 목표는 무엇인가요?
단기적으로는 라이나생명 데이터 직무에서 고객 데이터 정제, 분석, 시각화 업무를
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오에 대하여 기술해 주세요
입사 후, 저는 Tableau 엔지니어로서 밀버스의 CRM 솔루션을 더욱 고도화하고 효율적인 데이터 시각화를 통해 비즈니스 인사이트를 제공하는 데 주력할 것입니다. 데이터 시각화는 단순히 정보를 보여주는 것 이상의
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데이터의 분석기술 중 핵심이 되는 Hadoop을 이용하여 지금까지 처리하지 못 했던 많은 양의 비구조화 데이터 처리하고자 하였습니다.
또한 시각화 분야에서는 사용자에게 ‘어떤 방식으로 데이터를 보여주느냐’ 하는 것은 중요 키워드로 선
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코드 작성, 데이터 시각화, 회귀 분석 기법까지 폭넓게 학습했습니다. 단순히 강의를 듣는 데 그치지 않고, 강의에서 제시된 과제를 직접 수행하고 스스로 데이터를 수집해 분석하며 복습했습니다.
게다가 직접 데이터를 수집해 분석해보는
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