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대표로서 학회를 운영하며 ‘파이썬 이용한 머신러닝’과 ‘텐서플로우를 이용한 딥러닝’을 학습하며 인공지능 기초 역량을 쌓았습니다.
또한 Kaggle 참여 의무화를 통해 회원들이 정형데이터, 음성, 이미지 등 비정형데이터를 다루어보며
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데이터를 분석하여, 기존 재무 데이터만으로는 파악할 수 없었던 새로운 리스크 변수를 발굴하고 모델의 정교함을 높이는 데 기여하겠습니다.
3단계 (8년~10년): ‘차세대 금융의 설계자’로의 도약
궁극적으로는 개인화된 금융 상품과 연계된
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분석이 설득력을 잃는다고 생각하기 때문에, 커뮤니케이션도 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
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생각하나요?
고객의 생애 주기와 행동 컨텍스트를 반영한 분석이 강화되어야 한다고 생각합니다. 정량 데이터 외에도 비정형 텍스트, 감정 기반 트렌드, 외부 이벤트와 연계한 분석이 중요하다고 봅니다.
4. 본인이 데이터를 해석할 때 가장
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데이터 반영이 가능해 마케팅 성과 측정이나 재무 지표 모니터링에 효과적입니다. 상황에 따라 Power BI나 Tableau를 활용하기도 하지만, 사용자와 협업이 많은 환경에서는 GDS가 가장 효율적이라고 판단합니다. 삼정KPMG 경영지원 데이터 분석
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데이터 분석을 통해 정확한 예측 모델을 구축하고, 효율적인 데이터 활용을 통해 네이버의 비즈니스 성과를 증대시키는 것입니다. 예를 들어, 네이버 쇼핑에서 추천 알고리즘을 최적화하여, 사용자가 더욱 만족스러운 쇼핑 경험을 할 수 있도
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분석 및 Modeling
선택의 근거 : 데이터 분석을 통한 B2C 솔루션 구축 지원 업무 희망
[OO자동차 고객불만 텍스트 마이닝 분석]
대학원 진학 당시 OO자동차의 고객불만에 대한 통계적 insight 도출 프로젝트에 참여했습니다. 이를 통해 비정형 데이터
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분석에만 머물지 않고, 데이터가 놓치고 있는 ‘의도’나 ‘왜곡’ 또한 분석의 대상이 되어야 한다고 생각합니다. 결국 분석의 끝에는 사람이 있고, 데이터는 그 사람의 행동을 반영하는 거울이니까요. 이런 철학적 시선을 데이터 분석에 적
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대학원 진학도 고려하고 있다. 특히 사회통계학이나 응용통계학을 전공으로 하여, 보다 복잡하고 정교한 분석 모델을 다룰 수 있는 역량을 갖추고 싶다. 기계학습 기반의 예측 모델, 텍스트 마이닝, 비정형 데이터 분석과 같은 분야는 기술적
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데이터, 소셜 미디어 데이터를 분석할 경우 비정형 데이터 처리 기술이 유용합니다. 향후 이크레더블이 신용도 분석 범위를 확장하고자 할 때, MongoDB나 Elasticsearch 같은 기술이 도입될 수 있다고 생각하며, 저는 이를 대비해 기초 학습을 지속
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