[ 합격 스펙 ]

서울시립대 / 3.33 / 토익: 790, 토익스피킹: , 오픽: , 기타: / 사회생활 경험: 인턴1회 / 한국사검정시험: 고급, 컴퓨터활용능력: 1급, 기타: SQLD / 빅데이터 분석대회 대상

[ 합격 자소서 ]

해당 지원분야 지원 동기와 해당 사업 참가 후 계획을 기술해 주십시오. (최소 100자, 최대 500자 입력가능) 446/1000 (글자 수, 공백 포함) 지난 2020 공공데이터 청년인턴으로 근무하면서, 공공데이터에 대한 관심과 전문성을 쌓았습니다. 의료,교통 등 다양한 분야의 데이터 활용 용도를 직접 조사하면서, 데이터가 우리의 삶에 어떻게 적용되는지 느낄 수 있었습니다. 공공데이터에 대한 이해와 함께, 직접 데이터를 활용해 생활 밀착형 서비스를 구현하고 싶다는 목표가 생겼습니다. 공공빅데이터 청년 인턴십에서는 공공데이터를 활용해 분석모델 발굴 및 기획 업무를 수행하게 됩니다. 저는 공공데이터 현행화, 품질 관리 경험에 기반하여 분석모델 고도화에 기여하겠습니다. 현 공공데이터 포털에는 방대한 데이터에 기반한 다양한 모델 발굴의 기회가 존재합니다. 코로나, 기후 이상 등과 같은 문제를 분석하고, 모델링을 통한 솔루션 서비스를 구현하겠습니다. 또한, 공공데이터 분석 프로세스를 정립하여 다양한 데이터 수요자들에게 가이드라인을 제시하겠습니다. 문제에 대한 정확한 분석을 바탕으로 효과적으로 해결했던 경험에 대해 구체적으로 작성해 주시기 바랍니다. (최소 100자, 최대 500자 입력가능) 461/1000 (글자 수, 공백 포함) 특정 시의 주택시장 특성을 분석하고 시각화 모델을 제시하는 콘테스트에 팀을 이뤄 참가한 경험이 있습니다. 팀에서 리더를 맡았던 저는, 업무 분담을 두고 큰 문제에 직면하게 되었습니다. 빅데이터와 무관한 비전공자로 구성된 팀이다 보니, 분석 모델이나 기획에 있어 고도화된 역량이 모두 부족한 상태였습니다. 또한, 과제 특징상 주택시장에 대한 조사 및 분석이 필요한 상황이었기 때문에, 도메인 이해에 대한 어려움이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 저는 팀원들이 본 프로젝트에 대한 방향성과 선호 역할을 확인하고, 각 팀원의 장단점을 상세히 기술하였습니다. 이후, 이에 기반하여 주택시장 조사 및 아이디어 기획, 데이터 분석, 분석 시각화, 프로젝트 요약 및 시나리오 작성으로 업무를 나눠 분업화를 시도하였습니다. 그 결과, 업무 진척도가 눈에 띄게 오르게 되었고, 각자 수행했던 업무에 대한 전문적 역량을 키울 수 있었습니다. 스터디 그룹, 학과, 동아리, 동호회, 회사 부서와 같은 소속 조직 내에서 친분이 없던 사람과 새롭게 친분을 형성하여 일을 처리했던 사례에 대해 작성해 주시기 바랍니다. (최소 100자, 최대 500자 입력가능) 431/1000 (글자 수, 공백 포함) 대학생 금융협동조합인 키다리은행에서 금융심사국원으로 활동하면서 조합원들의 대출 심사, 상환 컨설팅을 담당한 경험이 있습니다. 당시 조합이 창설된 직후였기 때문에, 대출 승인 기준 및 심사를 두고 많은 논의가 이루어졌습니다. 금융심사국은 행정, 경영 등 다양한 전공생으로 이루어진 부서였습니다. 그 때문에 각자의 역량이나 가치관이 달랐고, 논의 과정에서 다소 갈등이 존재했습니다. 적극적인 브레인스토밍 역량이 부족했던 저는, 서기를 맡아 각자의 입장과 의견을 기록하고 문서화하였습니다. 논의 과정에서의 피드백을 잘 요약하고, 각 논제의 핵심을 정리 및 전달하였습니다. 다양한 부원들의 의사와 논리를 듣고 재정리하면서, 적극적 자세와 아이디어 발굴 역량을 배울 수 있었습니다. 또한, 이를 요약 및 취합하여 부원들에게 전달함으로써, 효율적인 회의를 끌어낼 수 있었습니다. 최근 3년 이내 자신의 정보수집 능력으로 소속 조직/팀 과제 수행에 긍정적인 성과를 도출할 수 있었던 경험에 대해 작성해 주시기 바랍니다. (최소 100자, 최대 500자 입력가능) 481/1000 (글자 수, 공백 포함) 비정형 데이터 수집 및 활용으로 2020 문화관광 빅데이터 분석대회에서 총 273팀 중 대상을 받은 경험이 있습니다. 공모전 주제는 국민여가조사 데이터셋과 신한카드 고객 소비데이터를 활용해, 문화관광 트렌드를 분석하는 것이었습니다. 실제 여행 소비자들의 선호를 파악하기 위해, 파이썬과 트위터 API를 활용해 여행 게시글을 크롤링하였습니다. 이후 토픽모델링 기법을 적용하여 여행 게시글을 주제별로 분류하고, 키워드에 따른 트렌드를 유추하였습니다. 또한, 리트윗 수를 기반으로 긍정, 부정 게시글을 분류한 후, 두 분류집단의 특징을 추출하였습니다. 분석 과정을 통해 코로나 이전에 비해 안전, 한적함 등이 선호되고 있음을 알 수 있었습니다. 분석 결과를 토대로 코로나 이후 여행 트렌드가 어떻게 변화했는지 도출하였고, 이에 기반한 관광정책을 제안하였습니다. 비정형 데이터 분석을 통해 유의미한 정책제안을 달성하였고, 다른 팀과의 차별점을 드러낼 수 있었습니다. 참가지원서에 기술한 직무관련 경력사항 및 직무관련 기타 활동 사항과 관련하여 구체적으로 본인이 수행한 활동 내용을 위 항목을 참고하여 기술해 주십시오 (최대 1,000자 입력가능) 683/1000 (글자 수, 공백 포함) [공공데이터 청년 인턴] 한국정보화진흥원 인턴으로 근무하면서, 공공데이터 관리 및 진단 업무를 통해 정보기술 개발관리에 대한 역량을 기를 수 있었습니다. 공공데이터 인턴에서는 오픈api를 통해 공공데이터를 호출하고, SQL에 적재하는 작업을 수행하였습니다. 또한, 메타데이터를 활용하여 데이터 속성을 분석하고 품질진단 프로그램을 통해 데이터 품질을 개선하였습니다. 저는 Dbeaver라는 SQL 클라이언트 프로그램에 데이터를 적재하면서 DDL, DML과 같은 SQL문 활용 경험을 쌓았습니다. 공공데이터 수집, 변환, 저장을 직접 수행하면서 ETL 방법론에 대해 스스로 학습할 수 있었습니다. 특히, 날짜, 금액과 같은 다양한 수치형 데이터 및 정규 표현식 기호로 이루어진 데이터의 품질을 진단하면서 다양한 데이터 관리 역량을 기를 수 있었습니다. 약 4개월에 걸쳐 공공데이터 개방 업무를 수행하면서 1,000개 이상의 공공기관 데이터 목록을 수집 및 관리하였습니다. 또한, 그 과정 동안 공공데이터 포털을 수시로 모니터링하면서 데이터가 기업이나 개인에게 어떤 용도로 활용되는지 분석하였습니다. 이러한 데이터 관리 경험을 기반으로, 공공데이터 분석 플랫폼 구축 업무를 성실히 수행해내겠습니다. 또한, EDA, 머신러닝 등의 통계적 분석을 통해 창의적 아이디어를 발굴하고 국민 생활 증진 서비스 개발에 기여하겠습니다.

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