직무 · 한화에너지 / 데이터분석가
이번에 한화에너지 에너지 솔루션 부문에서 빅데이터 직무를 모집하는데요 에너지 솔루션 분야에 빅데이터가 왜 필요해진 것이며 어떻게 활용될 예정인지 알 수 있을까요?
2019.09.22
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해외영업 직무에 관심이 있습니다. 영업관련 인턴채용공고를 보고 지원하려고 하는데 직무에 대해 자세히 모르니 자소서 쓰는게 어렵습니다. 1) 해외영업 직무는 주로 무슨 일을 하나요? 직무기술서를 보니 경쟁환경을 분석하고 영업전략을 짜서 매출극대화에 기여한다고 쓰여있는데 너무 일반적인 내용인것 같아서, 조금 더 자세히 알고 싶습니다. 2) 해외영업 부서에 배치되면 하루 업무일과가 궁금합니다.
안녕하세요 서울 중하위권 전자공학 전공하는 26살 남자입니다. 현재 학점이 3.23되고요.. 막학기에 재수강 하고 나면 3.3대로 올릴 수 있을 것 같긴합니다. 영어는 토익스피킹 레벨6 하나 있습니다. 정보처리기사는 실기 다시 준비중이고요. 이번에 KT IT컨설팅 직무에 지원하려고 합니다. 낮은 학점을 뒤집을 수 있는 것이 무엇일 있을까요...?
현재 지방국립대 4학년 2학기 재학중이며 목표하는 쪽은 석유화학 업계 쪽이며 직무는 공정 및 설비 개선, 개발을 맡는 생산기술 엔지니어 입니다. 개인적인 사정으로 인해 큰 공백기(2년)를 가지고 이제서야 제대로 취업준비를 시작하게 되었기에, 갖춘 스펙이 전혀 없습니다. (어학, 인턴, 자격증 전무) 여기에 엎친데 덮친격으로 학벌과 학점도 낮은 상태라 걱정이 앞서는 상황입니다. (확실하지는 않지만, 전공평점을 보는 기업도 많다고 들었습니다.) 개인적으로는 최대한 빠르게 취업(19년 상반기)을 하려고 하는데, 현재 학점을 최대한 올리는 데에 매진을 해야하는지 조언 부탁드리겠습니다. (만약, 학점을 올린다고 한다면 내년 1학기까지 졸업유예를 해서 전체평점 최소 3.5 이상, 전공평점 3.4 이상을 목표로 합니다.) 아니면, 학점 보다는 어학능력과 직무관련 경험을 쌓아야 하는지 궁금합니다. 덧붙여 목표 직무와 관련된 경험 내지 활동으로 어떠한 것이 있을지 알려주시면 감사드리겠습니다.
해외영업 직무에 관심이 있습니다. 영업관련 인턴채용공고를 보고 지원하려고 하는데 직무에 대해 자세히 모르니 자소서 쓰는게 어렵습니다. 1) 해외영업 직무는 주로 무슨 일을 하나요? 직무기술서를 보니 경쟁환경을 분석하고 영업전략을 짜서 매출극대화에 기여한다고 쓰여있는데 너무 일반적인 내용인것 같아서, 조금 더 자세히 알고 싶습니다. 2) 해외영업 부서에 배치되면 하루 업무일과가 궁금합니다.
안녕하세요 서울 중하위권 전자공학 전공하는 26살 남자입니다. 현재 학점이 3.23되고요.. 막학기에 재수강 하고 나면 3.3대로 올릴 수 있을 것 같긴합니다. 영어는 토익스피킹 레벨6 하나 있습니다. 정보처리기사는 실기 다시 준비중이고요. 이번에 KT IT컨설팅 직무에 지원하려고 합니다. 낮은 학점을 뒤집을 수 있는 것이 무엇일 있을까요...?
현재 지방국립대 4학년 2학기 재학중이며 목표하는 쪽은 석유화학 업계 쪽이며 직무는 공정 및 설비 개선, 개발을 맡는 생산기술 엔지니어 입니다. 개인적인 사정으로 인해 큰 공백기(2년)를 가지고 이제서야 제대로 취업준비를 시작하게 되었기에, 갖춘 스펙이 전혀 없습니다. (어학, 인턴, 자격증 전무) 여기에 엎친데 덮친격으로 학벌과 학점도 낮은 상태라 걱정이 앞서는 상황입니다. (확실하지는 않지만, 전공평점을 보는 기업도 많다고 들었습니다.) 개인적으로는 최대한 빠르게 취업(19년 상반기)을 하려고 하는데, 현재 학점을 최대한 올리는 데에 매진을 해야하는지 조언 부탁드리겠습니다. (만약, 학점을 올린다고 한다면 내년 1학기까지 졸업유예를 해서 전체평점 최소 3.5 이상, 전공평점 3.4 이상을 목표로 합니다.) 아니면, 학점 보다는 어학능력과 직무관련 경험을 쌓아야 하는지 궁금합니다. 덧붙여 목표 직무와 관련된 경험 내지 활동으로 어떠한 것이 있을지 알려주시면 감사드리겠습니다.
답변 2
안녕하세요, 현업에서 빅데이터 분석 업무를 수행하는 멘토입니다. 참고하시라고 일반적인 회사에서의 업무수행에 대해서 설명 드리겠습니다. 1. 데이터추출 -> 2. 데이터가공 -> 3. 데이터시각화 등 eda -> 4. 데이터모델링 -> 5. 필요시 정규화/시스템 반영 회사에는 데이터베이스에 다양한 데이터가 축적이 되어있습니다. 해당 데이터베이스(요새는 하둡) 내에 접근하여 sql언어를 통해 데이터를 추출합니다. 그리고 NULL값 등 분석에 용이하게 데이터를 가공합니다. 현업과 커뮤니케이션을 하여 분석을 하는 경우가 많은데, 그냥 인사이트를 발굴하고 싶은 경우에는 데이터 시각화나 eda를 하여 보고서를 작성하는 경우가 있고, 실제 어떤 예측을 하고 싶다/ 고객의 이탈을 알고싶다 등의 '예측'에 대해서는 실제 모델링을 진행합니다. 과거에는 전통 머신러닝 기법을 많이 사용했었고, 요새는 deep learning을 많이 적용을 하고 있습니다. 그다음에 모델이 실제 의미가 있다, 실제 시스템에 반영이 되어도 되겠다 싶으면 IT쪽과 협의하여 시스템에 반영하는 사이클로 돌아가게 됩니다. 일반적인 회사에서의 분석이 이와같으니 참고하시면 좋습니다.
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