Q. 자작차 동아리 활동관련해서 궁금한점이 있습니다.

답변 7

• 현

  현생기현대자동차

  코사원 ∙ 채택률 100% ∙

  회사

  직무

  일치

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  안녕하세요 1. 데이터 활용 역량으로는 기본적으로 파이썬 프로그래밍 지식이 있어야하고 따로 데이터 분석 프로젝트 경험이 없으시다면, 빅데이터분석기사나 SQLD 자격증 취득을 추천드립니다. 2. 카메라 센서기반 조향 딥러닝 프로젝트등이 있는 것 같습니다. 3. 학교 연구실에서 진행하는 프로젝트에 연구원으로 참여하시거나, 방학 때 진행하는 자동차 자율주행 교육 참여도 좋은 것 같습니다. 응원합니다 !

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  어제보다 나은현대자동차

  코차장 ∙ 채택률 62% ∙

  회사

  일치

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  멘티님 안녕하세요. 1. 데이터 분석 프로그램 / 센싱 등의 프로그래밍을 배우고 계측 데이터를 바탕으로 개선해보시는 활동도 좋고, 기계적 요소로 제어를 하신다고 하셨는데 기계적 매커니즘마다 성능 데이터를 확보하고 개선하는 방법을 고민해보고 적응해보셨으면 그것 또한 데이터 활용역량 같습니다. 2. 하드웨어적으로는 자작차의 단계별 제동감과 조향감을 선형적으로 데이터를 만드는 것이 있습니다. 3. 차량동역학 자료 등을 통해 매커니즘을 개선할 수 있습니다. 채택 부탁드립니다.

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  프로답변러YTN

  코부사장 ∙ 채택률 85%

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  멘티님 데이터 활용 역량을 키우려면 아두이노나 라즈베리파이로 센서 데이터를 수집하고 엑셀이나 파이썬(Pandas)으로 간단한 통계 분석·시각화를 먼저 실습하는 것이 좋습니다. 제동·조향 파트에서는 브레이크 압력, 휠 속도, 조향각 센서를 장착해 다양한 주행 조건에서 기록을 남기고, 제동거리와 핸들 반응의 상관관계를 분석하는 경험이 대표적인 데이터 기반 개선사례입니다. 데이터 적재는 CSV로 저장하고, 실험 설계(예: 다른 노면 상태별 제동력 변화) 후 결과를 비교하면서 “수치 근거로 문제 원인·해결안 도출” 경험을 쌓으면 자기소개서에 강점이 됩니다. 참고 자료는 KMOOC “자동차 데이터 분석”, 유튜브 자작차·현대차 데이터 활용 강의나 논문(PDF)에서 실 사례를 확인하실 수 있고, 엑셀 피벗, 파이썬 기본 차트, R 등도 활용법이 매우 쉽습니다. 채택부탁드리며 파이팅입니다!

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• 할

  할수있thㅓBGF리테일

  코과장 ∙ 채택률 70%

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  안녕하세요! 고생 많으십니다. 자세한 질문을 주셔서 답변 또한 자세히 가능할 것 같습니다. 우선 자작차 활동에서 제동과 조향 파트를 담당하고 계시는군요. 현대자동차 생산기술/품질 직무를 목표로 데이터 기반 문제 해결 역량을 쌓고자 하는 고민에 대해 현실적인 조언을 드리겠습니다. 먼저 데이터 활용 역량을 키우는 방법으로는 가장 중요한 것은 데이터를 통해 문제를 해결하는 경험을 직접 해보는 것입니다. 단순한 이론 학습보다는 프로젝트 기반 학습이 훨씬 효과적입니다. 기초 지식 습득 관련해서, 데이터 분석의 기본 원리를 이해해야 합니다. 프로그래밍 언어(예: Python)와 데이터 분석 라이브러리(예를 들자면 Pandas, NumPy, Matplotlib)의 기초를 다지는 것부터 시작하세요. 실제 데이터 활용에 대해서는 자작차 활동을 하면서 얻은 데이터를 활용해 보세요. 예를 들어, 센서가 있다면 주행 속도, 조향각, 제동 압력 등의 데이터를 수집하고, 없다면 직접 수기로 기록하거나 간단한 센서를 부착하여 데이터를 얻는 것이 첫걸음이 될 수 있습니다. 프로젝트 기반 학습의 경우 작은 문제를 정의하고, 그 문제를 해결하기 위해 데이터를 어떻게 수집하고 분석할지 계획을 세우는 연습을 반복하세요. 이 과정에서 필요한 기술을 찾아 배우는 것이 훨씬 효율적입니다. 다음으로 제동·조향 파트와 연관된 데이터 활용 사례의 경우 자작차 활동에서 제동과 조향 파트와 관련하여 시도해볼 수 있는 구체적인 사례는 몇가지 추려보겠습니다. 최적의 제동 거리 분석으로 제동 페달 압력, 차량 속도, 제동 시간 데이터를 수집하여 어떤 조건에서 가장 짧은 제동 거리가 나오는지 분석해 보세요. 이 데이터를 기반으로 제동 시스템을 최적화할 수 있습니다. 또는 조향 성능 최적화에 대해서는 어떨까요? 차량의 조향각, 선회 속도, 주행 궤적 데이터를 수집하여 랩타임을 줄이기 위한 최적의 코너링 라인을 찾는 분석을 해볼 수 있습니다. 이를 통해 조향 시스템의 기계적 한계를 데이터로 검증하고 개선 방향을 도출할 수 있습니다. 아니면 부품 수명 예측 관련해서 브레이크 패드나 타이어의 마모 상태를 데이터화하여 교체 주기를 예측하는 모델을 만들어 보세요. 이는 생산기술/품질 직무에서 중요한 예지보전과 직접적으로 연결되는 경험입니다. 또한 문의주신 관련 학습 경로 추천 등은 쉽고 빠른 온라인 강의부터 추천드려요. Coursera, Edx, K-mooc와 같은 플랫폼에서 Python, 데이터 분석, 머신러닝 기초 강의를 수강하세요. 특히 데이터 분석과 관련된 프로젝트를 포함하는 강의를 선택하면 실습 경험을 쌓는 데 좋습니다. 아니면 Kaggle이나 UCI 머신러닝 저장소에는 차량 주행, 센서 데이터 등 다양한 공개 데이터셋이 있습니다. 자작차 데이터가 충분하지 않다면 이러한 데이터셋을 활용해 분석 연습을 해보세요. 마지막으로 커뮤니티 및 멘토링같은 캐글커뮤니티나 깃허브에서 데이터 분석 관련 코드를 참고하고, 관련 논문이나 블로그 글을 읽으며 전문가들의 접근 방식을 익히세요. 가능하다면 학교 내에 데이터 분석 관련 스터디 그룹이나 동아리에 참여하여 함께 배우는 것도 좋은 방법입니다. 이러한 경험들을 통해 얻은 데이터 기반 문제 해결 능력은 현대자동차 생산기술/품질 직무에서 매우 중요한 역량이 될 것입니다. 프로젝트 경험을 자기소개서에 녹여낼 때는 '어떤 문제에 직면했고, 어떤 데이터를 활용하여, 어떤 방법으로 해결했으며, 그 결과 어떤 성과를 얻었는지'를 구체적으로 작성하면 면접관에게 깊은 인상을 줄 수 있습니다. 추가 질문은 언제든지 환영합니다. 감사합니다!

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• 신

  신신파스현대자동차

  코상무 ∙ 채택률 94% ∙

  회사

  일치

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  안녕하세요 멘티님 우선 걱정하시는 것처럼 타팀처럼 센서를 활용한 데이터 분석 경험이 없다고 해서 이러한 경험들을 자기소개서에 작성하였을 때 불이익이나 마이너스가 된다는 걱정은 하지 않으셔도 됩니다. 애초에 이런 것들로 마이너스를 주지를 않을 뿐더러 기업에서는 학부생 수준에서 진행했던 경험들이 그렇게 수준이 높거나 획기적인 기술들이 아니기 때문에 열심히 관심을 가지고 열정적으로 활동을 했다라는 차원에서 끝날 뿐이지 전문성 측면에서 메리트를 보여줄 수는 없습니다. 제동과 조향 파트에서 센서를 활용해서 차량을 제어하는 부분이 정확히 구체적으로 어떤 점이 있는지 모르겠지만 차선을 인식해서 조향의 추가적인 제어값을 추가해 줌으로써 조금 더 코너링을 안정화시킬 수 있는 방법이라던가 혹은 출력되는 스티어링 값과 브레이킹 값에 대한 로직을 변형하여서 조금 더 정교하고 부드러운 가감 속을 한다든가 하는 식의 다양한 방법이 있을 것 같습니다. 데이터 활용 역량을 특별히 공부하는 방법보다는 말씀하신 것처럼 이런 차량의 제어 관점에서 다양한 데이터들을 분석하고 최적화되고 조금 더 양질의 출력값을 얻기 위한 데이터 처리 방법이라던가 분석 방법 혹은 데이터 제어 방법들을 자연스럽게 공부를 하시다 보면 이러한 것들로 하여금 자기소개서의 어필이 가능하다고 판단됩니다. 감사합니다. 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다:) 추가 문의는 댓글로 남겨주세요.

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  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  멘티분이 석사로 지원을 하신다면 희망하는 직무와 핏한 경험만 있는 것이 더 유리하지만, 학사로 지원을 할 때에는 꼭 그렇지 않더라도 다양성 그리고 잠재역량을 보여주는 것도 어필요소가 되기 때문에 걱정마시고 해당 경험을 즐기시를 바라며, 추가적으로 인턴과 같은 경험을 원하시는 직무로 쌓는다면 충분히 좋은 곳 노려보실 수 있으실 것입니다.

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  합격 지니현대자동차

  코상무 ∙ 채택률 67% ∙

  회사

  일치

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  1. 빅데이터분석기사 자격증 취득을 해보시는 것을 추천드립니다. 2.코멘토 수업을 찾아보시거나, 가장 좋은것은 인턴경험입니다.

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