 |
복잡성 때문에 어려움을 겪었습니다. 데이터 클렌징 과정에서 많은 시간이 소요되었고, 분석 알고리즘의 선택에서도 고민이 많았습니다. 그러나 저는 팀원들과의 지속적인 소통을 통해 문제를 해결해 나가기로 결심했습니다. 정기적으로 회
|
|
 |
클렌징 과정에서 부서 간 데이터 기준 불일치 문제가 발생했습니다. 이를 조율하기 위해 각 부서 실무자들과 워크숍을 열어 기준을 합의하고, 표준안을 수립해 문제를 해결했습니다.
7. 입사 후 본인의 강점을 효성아이티엑스에 어떻게 활용
|
|
 |
클렌징과 전처리를 맡아 PySpark 기반 데이터 처리 역량을 쌓았습니다. 이후에도 개인적으로 Kaggle 대회에 참가하여 이미지 분류, 회귀 분석 등 다양한 문제 유형을 접하면서 실전 경험을 축적해왔습니다.
현재는 파이썬 기반의 데이터 분석 및
|
|
 |
클렌징, 변수 선택, 예측 모델링 등의 전 과정을 수행했습니다. 특히, 머신러닝 알고리즘을 적용해 구매 행동 예측 모델을 개발했고, 시각화 도구를 활용해 결과를 명확히 전달하는 능력을 갖추었습니다. 이 경험은 복잡한 데이터를 분석해 고
|
|
 |
클렌징 작업을 자동화하고, 모니터링 시스템으로 이상 징후를 실시간 감지해 문제 발생 시 즉각 대응합니다. 이러한 체계적 접근은 데이터 신뢰성 확보에 필수적이라고 생각합니다.
Q7. 새로운 기술이나 도구를 배울 때 어떤 방식으로 습득하
|
|
 |
클렌징하는 데 집중했습니다. 방대한 온라인 커뮤니티 데이터와 소셜 미디어 트렌드를 수집하여 텍스트 마이닝 기법으로 고객의 잠재적 니즈를 분석했습니다. 이 과정에서 필요한 통계 분석 툴을 독학하며 전문성을 스스로 확보했습니다. 둘
|
|
메뉴펼치기
