Q. 졸업 전 스펙

답변 5

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코상무 ∙ 채택률 100%

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  안녕하세요 멘티님~~ 지금 스펙이면 자격증보다 실무형 프로젝트·포트폴리오가 최우선입니다. 데이터 수집→전처리→모델링→비즈니스 인사이트까지 담은 2~3개 프로젝트를 완성하고, 깃허브·보고서로 정리하세요. 데이터분석은 SQL·Python, 엔지니어링은 코테·시스템 기초를 병행하면 좋습니다. 이후 인턴 지원이 가장 효율적입니다.

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  june30계명대학교

  코대리 ∙ 채택률 61%

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  지금 스펙이면 부족한건 크게 안보입니다. 다만, 실제로 뭘 해봤는지가 명확하게 안보인다는 정도? 그래서 이것저것 더 붙이려고 하시기보다는 그냥 프로젝트 하나 제대로 긴거를 끝내는 게 제일 좋을 것 같아요. 코테나 자격증을 나중에도 할 수 있으니까, 데이터로 문제해결한 경험은 지금 만들어두시면 좋을 것 같네요. 프로젝트 하시면서 진로는 자연스럽게 잡히는 경우가 많습니다.

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  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 95%

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  어학을 더 올리시는 것이 좋습니다.대기업 평균이 스피킹기준 IH정도인데 변별력을 가지기 위해서는 최소한 AL이상으로 취득을 하시는 것이 필요하기 때문에 이를 추천합니다.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코부장 ∙ 채택률 64%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 지금 스펙은 이미 상위권이라 부족한 상태가 아니라 방향 정리가 더 중요한 단계입니다. 데이터 직무에서는 자격증보다 실제 문제를 어떻게 풀었는지가 훨씬 중요하기 때문에 우선순위는 명확합니다. 사이드 프로젝트를 가장 먼저 가져가시는 게 좋습니다. 단순 분석이 아니라 문제 정의부터 데이터 수집 전처리 모델링 결과 해석까지 이어지는 완성형 프로젝트 2개 정도를 만드는 것이 핵심입니다. 이 과정에서 SQL Python 시각화까지 자연스럽게 녹이셔야 합니다. 그 다음이 코딩 테스트 준비입니다. 특히 데이터 엔지니어링이나 일부 데이터 분석 직무는 코테를 요구하는 경우가 많기 때문에 기본 알고리즘과 SQL 문제풀이를 병행하시는 것이 좋습니다. 자격증은 현재 보유 수준이면 충분해서 추가 취득 우선순위는 낮습니다. 오히려 Kaggle 공모전이나 실데이터 기반 프로젝트 경험이 훨씬 설득력 있습니다. 지금 단계에서는 무엇을 더 추가할지보다 어떤 직무로 갈지 명확히 정하고 그 직무 기준으로 포트폴리오를 맞추는 것이 합격률을 크게 좌우합니다.

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• 멘

  멘토 지니KT

  코상무 ∙ 채택률 64%

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  ● 채택 부탁드립니다 ● 지금 상황에서는 자격증이나 코딩테스트보다 실제 데이터를 다뤄본 경험이 가장 우선입니다. 이미 학벌 전공 성적 공모전 논문까지 기본 스펙은 충분하기 때문에 차별화는 결국 실무형 프로젝트에서 갈립니다. 공공데이터나 캐글 데이터를 활용해 문제 정의부터 분석 시각화 인사이트 도출까지 한 사이클을 2개 이상 완성해 보시길 권장드립니다. 특히 단순 분석이 아니라 왜 이 분석을 했고 어떤 의사결정에 기여하는지를 강조해야 합니다. 포트폴리오는 깃허브와 함께 정리해 두시면 바로 지원에 활용 가능합니다.

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  반도체

  설계팀

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