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다. 이 과정에서 Python과 R을 활용하여 데이터를 처리하고, 분석 결과를 시각화하여 팀원들에게 발표하는 경험을 하였습니다. 이러한 경험은 실제 업무에서 데이터 분석의 중요성을 체감하게 해주었습니다.
더불어, 데이터 분석 관련 자격증을
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분석가의 중요한 역량이라 여깁니다.
5) 입사 후 단기적으로 기여할 수 있는 영역은?
고객 이탈 예측, 상품 추천, 채널 성과 분석 등 머신러닝 기반 모델 구축과 비정형 데이터 분석 영역에서 기여할 수 있습니다. Python, SQL, R 기반 분석 경험이
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데이터 분석에 필요한 여러 도구의 사용법을 익힐 수 있었고 이러한 역량은 C&C에 입사 후에도 다양한 산업군의 데이터를 다루는데 도움이 될 거라 생각합니다.
OOOOmin : 연합 빅데이터 동아리
2024.02~2024.12
[R 로 시작한 데이터 분석]
비타민은 R
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데이터와 직원들의 스케줄표를 받아 통계학과 교수님과 당시 참여하고 있던 데이터분석 스터디의 현업자분들께 분석에 대한 조언을 구했습니다.
이를 바탕으로 엑셀과 통계프로그램 R을 활용하여 분석, 시각화 작업을 하였습니다. 그 결과
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분석 직무에서 요구되는 핵심 역량과 이를 준비하기 위한 본인의 노력은 무엇인가요?
핵심 역량은 데이터 분석 능력, 문제 해결력, 그리고 커뮤니케이션 능력입니다. 저는 대학에서 관련 전공과목을 집중 수강했고, Python, R 등의 프로그래밍
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다고 생각합니다.
빅데이터 관리 직무에서 가장 중요한 역량 중 하나는 데이터 분석 및 처리 능력입니다. 이를 위해 저는 대학에서 데이터 과학 관련 과목을 수강하고, 다양한 데이터 분석 도구를 익혔습니다. 특히, Python과 R을 활용한 데이터
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분석만으로는 한계가 있다는 점을 절감하게 되었습니다. 이를 계기로 데이터 분석에 관심을 갖게 되었고, 파이썬과 R을 독학하며 다양한 공개 데이터를 분석해보았습니다. 특히나 통계 모델을 활용해 사회 문제를 해석하고 예측하는 과정이
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데이터베이스 관리 팀에서 원활한 협업을 이루는 데 중요한 요소가 될 것입니다.
또한, 저는 데이터 분석 도구와 프로그래밍 언어에 대한 경험도 보유하고 있습니다. Python, R, SQL 등의 언어를 활용하여 데이터 처리 및 분석을 수행하였고, 이를
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R 통계 분석 프로그램을 사용하여 데이터 분석 및 시각화 경험을 쌓았습니다.
Python 프로그래밍 기초 지식을 갖추고 있으며, 간단한 프로그램 작성 경험이 있습니다.
○ 리더십 및 협업 능력
대학교 시절 OO 동아리 회장을 역임하며 팀 운영, 행
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→ 데이터를 근거로 한 실험과 비교 검증을 통해 객관적으로 판단합니다. 감정이 아닌 사실 기반 논의로 합의점을 찾습니다.
5) 사용 가능한 분석 툴과 언어는 무엇인가요?
→ Python, R, SQL, Tableau, Power BI를 활용할 수 있으며, 머신러닝 라이브러
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