안녕하세요 pt면접이 어떤 식으로 나오는지 궁금합니다. 데이터 분석 관련한 주제가 주어지나요?
답변
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코멘토
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네, 현대자동차 차량안전데이터분석과 관련한 면접은 주로 다음과 같은 주제들이 등장합니다.
1. 데이터 분석과 시각화에 관한 질문 2. 데이터 마이닝 및 머신러닝 방법의 이해 3. 데이터베이스 및 쿼리문 이해 4. 데이터 분석 프로젝트 관련 질문 5. 데이터 분석 방법 및 기술 이해 6. 데이터 분석 방법의 효과적인 활용 방법
답변이 도움이 되었나요?
Infrastructure
홀드피아
코전무
∙ 채택률 53%
네, 데이터분석 관련 주제가 주어지며 은근 PT 직무 관련해서 직무관련해서 PT가 이뤄지지 않을수도 있습니다
믿
믿을만한
현대자동차
코상무
∙ 채택률 69%
∙
회사
산업
일치
안녕하세요!
일반적으로 PT면접은 실무 경험 및 역량 평가를 위한 인터뷰입니다.
현대자동차의 경우, 차량안전데이터분석과 관련된 PT면접을 진행할 경우, 데이터 분석과 관련된 주제가 출제될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 전처리, 시각화, 모델링 및 분석 방법론 등과 관련된 질문이 나올 수 있습니다.
하지만 PT면접에서 출제되는 주제는 회사나 직무에 따라 다양할 수 있으므로, 자세한 내용은 채용 담당자에게 문의하시는 것이 좋습니다.
채택
F
Final page
LG화학
코부사장
∙ 채택률 69%
안녕하세요. 현대자동차 차량안전데이터분석 직무에 대해 알려드리겠습니다.
일반적으로 PT면접은 직무와 관련된 지식과 역량, 인성 등을 평가하기 위한 면접으로, 다양한 형태로 진행될 수 있습니다. 따라서, 데이터 분석 관련한 주제가 나올 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있습니다.
현대자동차의 차량안전데이터분석 직무의 경우, 데이터 분석 역량이 매우 중요한 역할을 합니다. 따라서, PT면접에서는 데이터 분석 역량을 확인하기 위한 질문이 나올 수 있습니다. 예를 들어, 현대자동차의 차량 안전 데이터를 활용하여 어떤 인사이트를 도출했는지, 어떤 데이터 분석 도구나 기법을 사용해본 경험이 있는지, 데이터 분석 과정에서 발생한 문제를 어떻게 해결했는지 등의 질문이 나올 수 있습니다.
그러나 PT면접에서 다루는 주제는 면접관의 판단에 따라 다를 수 있기 때문에, 자세한 내용은 면접 공고나 이전 PT면접 예시 등을 참고하시는 것이 좋습니다.
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뚜쓰타
한성대학교
코과장
∙ 채택률 77%
현대자동차 차량 안전 데이터 분석에 관한 면접의 경우, 자세한 내용은 회사의 면접 절차에 따라 다를 수 있지만 일반적으로는 다음과 같이 진행될 수 있습니다.
프리젠테이션 주제: 회사에서 주어지는 주제 혹은 지원자가 선택한 주제와 관련하여 데이터 분석 결과를 활용한 발표를 준비하게 됩니다. 이 경우 차량 안전 데이터 분석과 관련된 주제가 주어질 수 있습니다.
자료 준비: 주제와 관련된 자료를 통해 데이터 분석을 진행하고 결과를 도출해야 합니다. 이때 사용되는 도구나 분석 방법에 따라 결과가 달라질 수 있으므로 사전에 충분한 연습이 필요합니다.
프리젠테이션: 면접장에서 준비한 자료를 바탕으로 발표를 진행하며, 이때 면접관들의 질문에 대해 구체적이고 정확한 답변을 준비해야 합니다.
평가: 면접관들은 발표 내용, 분석 능력, 문제 해결 능력 등을 평가하여 지원자를 선발합니다.
데이터 분석 관련된 주제가 주어질 확률이 높으나, 회사에 따라 다양한 주제가 주어질 수도 있습니다. 따라서 좋은 결과를 얻기 위해 해당 분야에 대한 이해도와 데이터 분석 스킬을 높여 두시는 것이 좋습니다.
그럼 면접 준비에 도움이 되길 바라며, 좋은 결과 있으시길 기원하겠습니다! 이외에 추가적인 질문이 있으시다면 언제든지 문의해주세요.
채택
하
하별
현대자동차
코과장
∙ 채택률 67%
∙
회사
산업
일치
안녕하세요 같은 직무가 아니기도 하며, 제가 지원했었을 때와 다를 수 있어 확신은 할 수 없지만 제 경우를 말씀 드리겠습니다
사전에 10분 발표용 PPT를 만들어 가야 했고 10분 발표 후 20분 간 질의응답을 진행했었습니다 발표 주제는 학사의 경우 전공 학점과 각종 프로젝트, 석사의 경우 논문 주제였습니다
1. 데이터 분석과 시각화에 관한 질문
2. 데이터 마이닝 및 머신러닝 방법의 이해
3. 데이터베이스 및 쿼리문 이해
4. 데이터 분석 프로젝트 관련 질문
5. 데이터 분석 방법 및 기술 이해
6. 데이터 분석 방법의 효과적인 활용 방법
2023.04.03