반응형 분류 전체보기55 [취준log]이직 일주일만에 회사 때려치고 백수가 된 건에 대하여 24.03 : 첫 회사 DA로 근무 - 회사를 다니면서 느꼈던 건, 기술적인 데이터보다 유저와 관련된 데이터를 분석해서 결론을 낼 때 분석가로서 더 흥미롭고 보람있다고 생각했음. - 기존 회사의 도메인은 그 부분에 Dive 하기엔 어려워서 이직 준비25.1 : 이력서 작성 및 제출25.2 : 지원 + 과제전형/코테 합격 + 1/2차 면접(2곳) -> 제일 가고 싶었던 여행사는 최종불합, 이커머스 최합해서 연봉 20%를 올려서 이직블라 후기가 2점 초반대였지만 나는 괜찮을 거라는 정말정말정말 오만한 생각과 함께 입사 후 일주일만에 퇴사(이게 진짜 레전드ㅋㅋ) -> 왜 퇴사했나 ? 이전 회사에서는 파이썬 기반으로 업무를 처리(SQL도 썼지만 기존에 정해진 틀이 있어서 그 부분을 조금씩 고쳤던 수준). 그런.. 2025. 4. 22. [대외활동] 마이데이터 국민 참여단 활동 후기(펜타브리드 전형) 얼마 전 마이데이터 국민 참여단에 선정이 되어 국민 참여단 활동을 할 수 있었다. 나는 펜타브리드 전형으로 "마이셀프데이터"라는 앱을 사용하고 해당 앱을 리뷰해야했는데, 생각보다 신기한 점도 많았고 앱 내 UI도 깔끔해서 첫 인상이 좋았다. 마이 셀프 데이터 앱을 사용하며 느낀 점은 나의 데이터를 내가 직접적으로 관리하며 통제할 수 있다는 점이 좋았고, 또한 포인트 제도를 통해 리워드를 받음으로써 좀 더 사용자가 적극적으로 데이터를 활용해봐야겠다는 생각을 주는 앱이라고 생각한다. 그래서 이번 마이데이터 국민참여단 활동이 끝나더라도 해당 서비스를 계속 사용할 것 같다. 다만 앱을 사용하며 아쉬운 점 2가지를 아래와 같이 작성해 보았다. 아쉬운 점 1. 포인트가 적립되는 직관적인 UI에 반해 적립금을 사용하.. 2023. 12. 5. [대외활동] 2023 마이데이터 국민참여단 합격 지원 계기 10월 말쯤, KDATA 에서 주관하는 2023 마이데이터 국민 참여단 모집 공고문을 보고 지원서를 작성했다. 마이데이터 사업을 어깨너머로 알게 된지는 꽤 되었지만, 실제로 나에겐 마이데이터 서비스가 생활에 많이 와닿는 서비스가 아니었다. 이는 나 뿐만 아니라 주변사람들도 평소 공감하는 바였기에 국민 참여단에 참여 하여 실제 서비스를 본격적으로 체험해보고, 좋은 점이 있다면 일상생활에서 적극적으로 사용하고 부족한 점이 있다면 그 또한 직접 느껴보고 싶어 지원하게 되었다. 추가로 국민참여단 선정시 지원금 및 데이터산업진흥원장 명의 증명서를 주고, 제출한 활동 증명서를 기반으로 우수활동자까지 뽑는다고 하니 데이터 산업군에 관심이 많은 나로서는 너무나도 매력적인 프로그램이었다. 오예~٩(ˊᗜˋ)و .. 2023. 11. 14. [Code Review] Time series Basic : Exploring traditoinal TS(작업중) 원본 데이터: https://www.kaggle.com/code/jagangupta/time-series-basics-exploring-traditional-ts Time series Basics : Exploring traditional TS Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Predict Future Sales www.kaggle.com 시계열 데이터의 기초 ; 다양한 전통적인 시계열 모델의 다양한 기본 개념과 그 뒤에 숨겨진 몇 가지 기본 직관의 대조에 대해 설명 목적: 이 커널은 초보자를 위한 다양한 시계열 개념의 저장소 역할을 하기 위해 만들어졌으며 일부 전문가에게도 도움이 되기를 바랍니다 .. 2023. 11. 14. [시험후기] 31회 ADP 실기 문제 복원 및 정보 (+ 합격) ADP 실기 후기 및 정보 공유 지난 11월 4일, 31회 ADP 시험이 있었다. 복원된 문제가 아직 많이 없는 것 같아 이후 시험을 칠 분들을 위해 생각나는 문제 내용을 일부 공유하려고 한다. 전체 풀이는 31회 데이터가 Datamanim 사이트에 업로드 되면 (+ 사전점수 합격 시) 내가 작성했던 전체 풀이를 업로드 하겠다. 31회 ADP 복원 문제 머신러닝(60)문제 1) 비만도 범주형 다중 분류문제1-1) 주어진 데이터 각 특성과 분포 파악 후 요약 설명. 결측치와 이상치 확인 후 결측/이상치 데이터의 특성 제시.1-2) 주어진 데이터 살펴보고 필요한 전처리 2개 설명 후 전처리 수행1-3) 피처 엔지니어링으로 새로운 특성 추가 / 굳이 필요 없더라도 1개의 특성을 추가.문제 2) 모델 튜닝2-1.. 2023. 11. 13. [부트캠프] 2023 구글 머신러닝 부트캠프 4기 합격 후기 구글 머신러닝 부트캠프 4기 합격 지원서를 제출하고 난 후 내 손을 떠났다는 생각에 (거의 한달을 작성한 지원서...ㅋㅋㅋㅋ) 후련함을 느낀 것도 잠시, 혹여나 퀴즈 틀린게 있을까, 지원서 부분을 더 열심히 쓸 수 있었지 않을까, 더 많은 경험을 해볼껄.. 하는 생각도 하다가 정말 공들인 지원서라 조금의 기대도 했던 2주였다. 발표 당일, 학교에서 밀린 과제를 하고(사실 집중도 안되고 열심히 노래를 듣고 있었다.) 만약 떨어지면 밥도 안 넘어갈 것 같아서 점심도 먹고, 혼자 못 보겠어서 제일 가까운 사람한테 대신 이메일 확인해달라고 했는데 ( 이때 너무 간절했었다..ㅜㅜ) 축하한다며 너 합격이라는 얘기 듣고 믿기지 않았다 ..😭 (붙여주셔서 감사합니다.감사합니다.감사합니다ㅜㅜㅠㅜㅜㅠㅜ 열심히해서 나누는 .. 2023. 8. 25. [기초통계] ANOVA Test 총정리 ANOVA TEST 총정리 ANOVA TEST란? t-test는 두 집단 간의 평균의 비교 혹은 두 집단 간의 차이가 있는지 비교하는 검정이었다. 그러나 3집단 이상의 집단 비교에는 쓰일 수 없었다. 이 처럼 3집단 이상의 비교를 위해 사용하는 것이 ANOVA 이다. 독립변수는 명목형, 종속변수는 수치형인 경우 사용 가능 ANOVA TEST 종류 1 ) One way ANOVA TEST 하나의 독립변수를 이용하여 집단 간의 차이를 비교. 이때 독립변수는 반드시 하나여야 하며, 해당 독립변수 내부에 레벨이 여러 개가 있는 경우에 사용. 예시) Titanic 데이터에서 sex 변수(male, female 두 개의 레벨 존재) 가 평균 fare에 차이가 있는지 검정 귀무가설(H0) : k개의 집단 간 모평균에.. 2023. 8. 24. [스터디] 데이터 분석 스터디 준비 ADP 실기 공부방에서 정보를 얻던 중에 데이터 분석 스터디를 우연히 구하게 되었다. 처음에는 몇 없었던 새로운 톡방이 벌써 8명의 스터디원으로 채워졌다! 8명이 다 가능한 시간대가 없으면 3명 이상 동일한 시간대가 되는 팀원에 한해 해당 팀원 구성으로 스터디원이 나누어 질 것 같다! 다들 데이터 분석에 진심인 것을 느꼈고 모두 열심히 해서 성장하는 스터디가 되었으면 좋겠다 남은 방학동안 더 힘내보자!! 💗🧚♀️ 2023. 8. 15. [AIFactory] 철도 인공지능 경진대회 정리 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 8. 14. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음 반응형
