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EA Korea / 데이터분석가 / 2021 상반기
[ 합격 스펙 ]
[ 합격 자소서 ]
* 지원동기 및 포부 게임을 즐기는 게이머로서, 데이터 전문가를 꿈꾸는 분석가로서, EA Korea 데이터 분석가 직무에 지원하게 되었습니다. 게임을 자주 즐기면서, 게임 메타와 공략에 대한 분석 서비스를 경험하게 되었습니다. 특히, 오피지지와 같은 게임 데이터 플랫폼을 이용하면서, 게임 데이터 분석에 대한 관심을 키워나갔습니다. Python 을 활용한 데이터 분석 방법론을 학습하면서 관심을 역량으로 전환해 나갔습니다. 데이터 수집 및 머신러닝 학습에 기반해, 게임 데이터를 호출, 분석하는 프로젝트를 진행하였습니다. 특히, 피파온라인 API 서비스를 통해 평소 플레이했던 피파온라인 데이터를 직접 분석하고 인사이트를 확인하였습니다. 랭커 데이터와 제 플레이 로그 데이터를 비교분석하면서, 게임 내 데이터가 어떻게 서비스로 구현될 수 있는지 경험하였습니다. EA Korea 데이터 분석 직무는 게임 데이터 분석에 기반해 인사이트를 발굴하고, 서비스로 연결하는 직무를 수행하고 있습니다. 저는 EA Korea 서비스와 게임 경험에 기반하여, 다양하고 창의적인 서비스 개발에 참여하고 싶습니다. 데이터 분석가 직무를 수행하게 함으로써, 유저로서 유저에게 필요한 서비스를 창출하는 선순환 구조에 기여하겠습니다. * 직무를 선택한 이유와 향후 성장 계획 "게임에 대한 이해와 관심" EA Korea 데이터 분석 직무와 지향점이 제가 가진 역량, 가치관과 부합한다고 생각합니다. 저는 피파온라인, 롤, 배틀그라운드 등 다양한 장르의 게임을 플레이하고 경험해왔습니다. 피파온라인의 경우 3 부터시작해 데이터 센터, 유튜브 채널 등을 통해 메타 분석 및 패치노트를 확인하였고, 공식경기 챔피언스를 달성한 경험이 있습니다. 또한, 피파온라인 E-sports 대회를 모니터링 하면서 게임에 대한 이해를 길렀습니다. 이러한 도메인 경험이 데이터 분석 직무를 수행함에 있어 중요한 역량이 될 것이라고 생각합니다. 게임 데이터 서비스의 경우, 유저들의 니즈에 기반해 다양한 서비스 모델을 제공할 수 있습니다. EA Korea 데이터 분석 직무를 수행하게 된다면, 게임 경험과 도메인 이해를 바탕으로 유저맞춤형 서비스를 제안하겠습니다. 각 게임의 용어, 메타 등을 이해하고 최적화된 서비스를 제공함으로써 유저들의 니즈를 발 빠르게 캐치해내겠습니다. * 직무와 관련된 활동이나 경험 Python 관련 교육을 이수하고 다양한 분석을 주제로 한 공모전과 경진대회에 참여하여 통계 분석에 대한 경험을 쌓았습니다. 특히, 게임 데이터 분석에 관심을 가지고 유저 데이터, 매치 데이터를 활용한 분석 프로젝트에 도전하였습니다. 국내 게임회사와 연계하여 해당 게임사의 모바일 게임 앱 순위 예측 프로젝트를 경험하였습니다. 딥러닝 모델인 LSTM 에 데이터셋을 학습시킨 후, 향후 8 주간의 앱 순위, 주간 이용자 수, 이용자별 평균 접속 일자를 예측하였습니다. 이상치 제거, 피처 엔지니어링을 통해 모델 성능을 개선 및 고도화를 진행하였습니다. 실제 게임사에서 제공한 데이터를 활용해 적합한 모델을 개발하는 과정을 수행하면서, 기업 KPI 달성에 필요한 통계 분석 역량을 기를 수 있었습니다. 또한, 스스로 피파온라인 오픈 API 를 파싱하여 데이터 분석을 진행하였습니다. 팀 데이터를 가공하고, 머신러닝 기법을 활용해 승/패 예측 모델을 구현하였습니다. 로지스틱 회귀분석을 통해 드리블, 패스 등 경기스탯의 영향도를 확인하고, 게임 플레이에 유의미한 결론을 도출하였습니다. 프로젝트 경험을 통해, 게임 데이터 분석에 대한 전문성을 기를 수 있었습니다. 게임 데이터가 어떻게 수집되는지, 또 어떤 방향으로 분석되어야 하는지 전반적인 분석 아키텍처를 경험할 수 있었습니다. 이후 스스로 ADsP, 빅데이터 분석기사 등을 공부하면서 다양한 머신러닝 프레임워크를 수행하기 위한 역량을 길렀습니다.
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작성자 위포트 매니저
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