GIL's LAB

안녕하세요. 근 1년만의 포스팅입니다. 이번 포스팅에서는 경력 기술서 내의 프로젝트 기술서를 작성하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 가장 중요한 것은 제 3자인 평가자가 기술서를 본다는 점을 감안해야 한다는 것입니다. 기술서 구조 기술서는 다음과 같은 구조로 작성하는 것이 좋습니다. 프로젝트명, 기간 (개월수) 프로젝트 개요 주요 수행 내용 업무 성과 획득 역량 각 항목에 대해 자세히 알아보겠습니다. 프로젝트명 프로젝트명은 가급적 구체적으로 작성해줘야하며, 그 뒤에 기간을 명시해줘야 합니다. 가상의 프로젝트(주가 예측 알고리즘 개발)를 다음과 같이 쓸 수 있을 것입니다. 주가 예측 알고리즘 개발, 2023.06 ~ 2024.12 (1년 6개월) 기간 옆에 몇 개월짜리인지를 써주는 것이 평가자가 보기 편합니..

오랜만에 포스팅입니다. 최근 저희 회사에서 신입 데이터사이언티스트 2명을 채용하고 있고, 평가 위원으로 들어가게 됐습니다. 지금은 막 서류를 검토하고 면접에 올릴 인원을 선정하는 단계인데, 생각보다 엄청나게 많은 지원자가 몰려 일이 밀리고 있습니다. 정확한 경쟁률을 밝히기는 어려우나 300:1을 넘습니다. 그리고 인사팀에서 1차로 필터링을 해서 주지만, 그래도 현업 데이터사이언티스트 한 명이 봐야할 지원서만 백장을 넘습니다. 그러다보니 각자의 기준을 만들고 면접에 올릴 가능성이 없는 지원자는 빠르게 낮은 점수를 부여합니다 (지원자 입장에선 억울할 수 있지만, 결국 뽑는건 두 명 뿐이니 합격 가능성이 낮은 지원자는 빠르게 검토할 수 밖에 없습니다). 그리고 최근에는 현업에서 서류를 직접 검토하는 일이 많은..

이번 포스팅에서는 대학원 입학 자기소개서 작성시에 많은 분들이 놓치는 사항에 대해 간단히 알아보겠습니다. 여기서는 이공계 일반 대학원에 석사 과정으로 지원하고자 하는 분에게 한정했으며, 문과 혹은 박사 과정에게는 유효하지 않을 수 있습니다. 대학원은 뭘 하는 곳인가? 대학원은 연구를 하는 곳입니다. 간혹 무엇을 더 배우기 위해 대학원에 가겠다라는 분들이 있는데, 대학원에서는 특별한 무언가를 가르쳐주지 않습니다. 학부 과정에서는 여러 수업을 듣고 좋은 학점을 받는 것이 지상 목표였겠지만, 석사 과정부터는 수업을 들어서 무엇을 배운다기보다 자신의 연구에 필요한 것을 스스로 찾아서 공부하는게 중요합니다. 물론 대학원도 수업이 개설되지만 학부때에 비해 크게 신경쓰지 않습니다. 따라서 무엇을 더 배우기 위해 진학..

문제 accident_stat.xlsx는 교통사고 유형별 교통사고 사고건수, 사망자수, 중상자수 등을 요약한 데이터이다. 이 데이터를 활용하여 아래에 답하시오. (1) 사고유형대분류가 "차대차"인 사고유형별 사망비율을 막대 그래프로 시각화하시오. 단, 사망비율은 사망자수/사고건수로 계산하며, matplotlib에서 폰트는 아래 코드를 이용하여 맑은 고딕으로 설정합니다. from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic' (2) 사고유형대분류별로 사망자수가 가장 많은 사고 유형을 출력하세요. 그 결과는 ['횡단중', '측면충돌', '공작물충돌']이어야 합니다. (3) 사고유형별 중상비율을 계산하고 중상비율이 5..

문제 PM10_seoul.csv는 12월 1일 1시부터 8일 24시까지 한 시간마다 측정한 미세먼지 농도(PM-10) 데이터이다. date 컬럼은 측정 시간(YYYY-MM-DD:HH)를 나타내며, PM-10은 미세먼지 농도를 나타낸다. 이 데이터를 활용하여 아래에 답하시오. (1) 시간에 따른 미세먼지 농도를 적절한 그래프로 시각화하세요. 단, x축 이름은 date, y축 이름은 PM-10이어야 합니다. (2) 시간대별 평균 미세먼지 농도를 계산하세요. 즉, t시(t=1,2,…,24)의 평균 농도를 구하시오. (3) 시점 t의 미세먼지 농도를 시점 t-1, t-2, t-3, t-4의 농도를 이용하여 예측하는 모델을 학습하기 위한 데이터를 구성하세요. 예를 들어, 8일 24시의 미세먼지 농도를 8일 20 ..

이전 포스팅에서 이야기한 바와 같이, 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트에게 컴퓨터공학에서 다루는 알고리즘을 물어보는 코딩테스트는 난이도가 매우 낮거나 치루지 않는 경우가 많습니다. 아무래도 코딩테스트가 아니라 분석 능력을 봐야 하니까 최소한만 보는 경우가 있는 것으로 보입니다. SK C&C와 CJ올리브네트웍스와 같은 기업들에서는 이러한 분석 능력을 보기 위해 데이터 분석가만을 위한 코딩테스트를 시행하고 있습니다. 주어진 시간 내에 간단한 데이터 핸들링과 모델링을 보는게 목표라고 할 수 있습니다. 반면, 시간을 더 넉넉히 주고 사전 과제를 주는 경우도 있습니다. 서론이 길었는데 데이터 분석과와 사이언티스트 직무를 희망하는 사람이 풀어볼 수 있는 문제 은행을 만들어볼까 합니다. 당연히 길스랩 블로그에 올릴..

이번 포스팅에서는 데이터 사이언티스트 관련 채용 공고를 분석하여, 데이터사이언티스트 취업을 위해 필요한 것들을 알아보겠습니다. 분석에 사용한 채용 공고는 21건이며, 신입 혹은 5년 이내 경력직 공고만 사람인과 원티드를 통해 수집했습니다. 채용 공고에서 자격요건과 우대사항을 다음과 같이 정리했습니다. (예시) 마켓컬리 자격요건 • 물류 및 이커머스 도메인에 대한 관심이 많고, ML/DL 모델링에 기반한 프로젝트 실무를 경험하신 분 • 물적/인적 자원의 효율적인 배분 전략 및 최적화 기법, 혹은 마케팅 효율화/타게팅, 개인화 추천/랭킹 모델 등에 관심이 있으신 분 • 중급 이상의 Python, SQL 프로그래밍 역량과 ML 알고리즘과 성능지표에 대한 이해를 갖추신 분 우대사항 • 결과와 과정에 대한 논리적..

이번 포스팅에서는 데이터 분야 직무(특히 데이터 사이언스) 취업을 희망하는 분들을 위한 지원 동기 작성 방법에 대해 알아보겠습니다. 본 포스팅은 어디까지나 제 개인 의견임을 미리 밝힙니다. 지원 동기를 왜 묻나? 사실 집에 돈이 너무 많아서 취미로 취업을 하지 않는 한 지원 동기는 돈을 벌기 위한 것일텐데, 왜 지원 동기를 물어볼까요? 회사에서 지원 동기를 물어보는 이유는 구직자가 얼마나 우리 회사에 관심이 있는가를 알아보기 위함입니다. 따라서 지원 동기에 대한 답변은 이 회사에서만 쌓을 수 있는 경험과 관련될 수록 좋습니다. 데이터 사이언스 분야 구직자에게 적절한 지원 동기 작성 방법 데이터 사이언스 분야에서 이 회사에서만 쌓을 수 있는 경험은 결국 그 회사가 갖고 있는 데이터와 관련이 있을 수 밖에 ..

최근 많은 회사에서 개발 직군을 채용할 때 코딩테스트를 봅니다. 코딩테스트 문제는 컴퓨터 사이언스 알고리즘 문제로 좋은 개발자를 뽑기엔 적합할 수 있어도 좋은 데이터 사이언티스트를 뽑기엔 적합하지 않을 수도 있습니다. 실제로 일반 개발직군을 뽑는 코딩테스트를 사용해서 데이터사이언티스트 면접 대상자를 뽑았더니, 분석이 아니라 개발을 잘 하는 사람 위주로만 뽑혀서 난감했던 적도 있습니다. 아무튼 이러한 문제로 데이터사이언스 직군에게는 매우 쉬운 수준의 코딩테스트만 진행하고 있습니다. 그러니 데이터 사이언스 직무 희망자의 경우에 코딩테스트에 너무 목매지 않았으면 좋겠습니다. 실제로 코딩테스트가 어렵기로 소문난 기업에 데이터사이언티스트로 지원해서 코딩테스트를 본적이 있는데, 생각보다 너무 쉬워서 당황했던 경험이..

본 포스팅에서는 데이터 분석 혹은 사이언티스트 취업 준비 시에 도메인 지식을 미리 쌓아야하는지에 관해 간단히 제 생각을 정리해보겠습니다. 도메인 지식이 무엇이고 왜 필요할까? 보통 데이터 분석, 데이터 사이언스 등에서 말하는 도메인 지식은 데이터가 발생한 환경에 대한 지식이라고 할 수 있습니다. 예를 들어, 반도체 제조 공정 데이터를 분석한다면 그 때의 도메인이 반도체가 되는 것이고 도메인 지식은 반도체에 관한 지식이라고 할 수 있습니다. 사실 도메인 지식을 모르더라도 데이터 분석이나 머신러닝 모델링 등을 할 수 있습니다. 예를 들어, 많은 분들이 아이리스 데이터로 높은 정확도의 모델을 만들어본 경험이 있을겁니다. 아래 그림처럼 꽃들의 petal과 sepal의 길이와 두께를 바탕으로 어느 종의 꽃인지를 ..