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다. 이전 직장에서 광고 캠페인의 성과를 실시간으로 분석하고, 고객 행동 데이터를 기반으로 타겟팅 광고 전략을 개선한 경험이 있습니다. 이 과정에서, SQL, Python, R 등의 언어를 활용하여 데이터를 정리하고 분석하는 기술을 습득했으며, 머
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가장 이루고 싶습니다.
첫째는 실제 금융현장에서 디지털 기술이 어떻게 적용되고, 사용자의 경험으로 구현되는지 직접 체험하고 학습하는 것입니다. 학습으로 배운 Python, SQL, DB 구조 등은 그 자체로는 실무에 적용하기 어려운 한계가 있음을
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기업에서 출력 관리 시스템 장애 분석 및 개선, 네트워크 구조 분석, 서버 부하 분산 솔루션 제안.
* 보유 기술:
1. 프로그래밍: Python, SQL, JavaScript 기초 활용 가능
2. 소프트웨어: AutoCAD, Adobe InDesign, RIP 소프트웨어, 프린팅 관리 솔루션
3. 데이터
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리(ERP) 시스템 이해 등 실무에 밀접한 분야에 중점을 둘 예정입니다.
둘째, 데이터 분석 및 정보 활용 역량을 강화하겠습니다. Python, R, SQL, Power BI 등의 도구를 활용하여 데이터를 수집·정제하고, 이를 기반으로 유의미한 인사이트를 도출하는
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분석, 실험계획법, 다변량 분석 등의 주요 과목들을 충실히 이수하며, 학문의 기초를 탄탄히 다지고자 합니다.
아울러서 현재 급변하는 데이터 환경에 발맞추어 Python, R, SQL, SAS 등 통계 분석 소프트웨어와 프로그래밍 언어를 능숙하게 다루는
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에서 데이터 기반으로 논의한 결과 자연스럽게 합의점을 찾을 수 있었습니다.
보안 관련 지식도 필요할 수 있는데, 관련 경험이 있나요?
OWASP Top 10에 대한 학습을 통해 XSS, SQL Injection 등 주요 웹 보안 취약점과 대응 방안을 익혔고, 로그인 및
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사례 연구를 통해 실제 기업의 데이터 관리 전략을 분석하고, 문제 해결 능력을 기를 수 있었습니다.
또한, 데이터 분석 기술을 강화하기 위해 관련 교육을 수강했습니다. Excel, SQL 및 데이터 시각화 도구를 활용하여 데이터를 효과적으로 분석
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SQL을 통해 분석 역량을 길러가고 있고, 향후 MES 데이터 기반 의사결정도 담당할 수 있는 인재로 성장하고 싶습니다.
10. 입사 후 가장 먼저 하고 싶은 일은 무엇인가요?
먼저는 생산 공정과 설비, ERP-MES 연동 구조 등 회사의 전반적 흐름을 철저
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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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지원을 제공하는 것이 중요하다고 생각합니다. 기술 중심이 아닌 ‘업무 중심’으로 대화를 전환하는 것이 협업의 핵심입니다.
6. 전산 업무 중 가장 자신 있는 분야는 무엇인가요?
DB 설계와 시스템 유지보수에 자신 있습니다. SQL 기반 구조
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