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데이터 해석 능력을 키우고 싶습니다. 분석 자체가 아닌, 분석을 통해 ‘무엇을 바꿀 수 있을까’를 중심으로 사고하는 능력이 중요하다고 생각하며, 인턴십 기간 동안 이 점에 가장 집중하고자 합니다. 퍼솔켈리코리아 데이터분석-시각
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분석 결과와 연계되어야 하므로, 궁극적으로 구조-조성-기능을 통합적으로 이해하는 방향으로 역량을 넓히고 싶습니다.
5. 입사 후 목표는 무엇인가요?
현대모비스의 전장부품 및 고신뢰성 소재에 대한 분석 데이터를 정확히 해석하고, 불량
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가 생겼을 때 단순 재시도보다 근본적인 점검을 먼저 합니다. 분석 신뢰도를 높이기 위해 장비 최적화와 유지관리는 매우 중요하며, 이는 데이터의 품질과 직결된다고 봅니다.
6. 분석업무의 루틴화 속에서 동기부여는 어떻게 유지하시나요?
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데이터 일관성 문제를 파악해, 공정별 표준화된 분석 장비 개발을 추진하고 싶습니다. 이를 통해 생산성 향상은 물론, 데이터 기반의 공정관리 시스템 구축에도 기여하고자 합니다.
7. 향후 분석 장비 개발 직무에서 어떤 전문가가 되고 싶으
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데이터 민주화를 실현하는 기반이라 생각합니다.
4) 가장 좋아하는 산업데이터 활용 사례는 무엇인가요?
일본의 파나소닉이 전사적 설비 데이터를 통합 분석하여 불량률을 30% 줄이고, 에너지 소모량까지 최적화한 사례가 인상 깊었습니다.
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템 과부하, 데이터베이스 병목 등 다양한 요소가 원인이 될 수 있습니다. 이를 예방하기 위해 로그 기반 모니터링 체계가 필수적입니다.
4) 데이터 분석을 현업에 적용할 때 가장 어려운 점은 무엇인가요?
데이터의 ‘맥락’을 이해하지 못하
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, 수요반응, 전기차 인프라 등에서 데이터 분석이 중심이 될 것입니다.
6. 빅데이터 분석과 머신러닝 중 전력소비 예측에 더 중요한 것은 무엇이라고 생각합니까?
답변: 둘 다 중요하지만, 빅데이터 인프라가 먼저 갖춰져야 머신러닝의 효과가
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터사이언스팀에서 하고 싶은 프로젝트는 무엇인가요?
AI 기반 송전망 고장 예측 시스템을 구축해보고 싶습니다. 수많은 센서 데이터와 설비 데이터를 분석해 고장을 사전에 감지하고, 선제적으로 대응하는 시스템을 만들고 싶습니다.
6. 팀
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처할 것인가요?
객관적인 데이터를 기반으로 서로의 아이디어를 검증하는 접근을 선호합니다. 개인의 주장보다는 실험 결과와 검증 과정을 통해 최선의 방향을 함께 찾아가는 협업 방식을 지향합니다.
6. 생성형 AI와 기존 분석 모델을 결합
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분석 경험과 다양한 시뮬레이션 기법을 활용하여, 투자안의 수익성과 리스크를 보다 입체적으로 평가하고, 경영진이 전략적 결정을 내릴 수 있도록 실질적인 지원을 제공하고 싶습니다. 2025 한국전력공사 [경영연구원] 재무-경제성분석
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