Q. 공대 학점 3.47

답변 4

• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

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  채택된 답변

  데이터 전공이라면 학점이 아예 영향을 안 주는 것은 아니지만, 현재 학점이 취업이 불가능할 정도로 낮은 수준은 아닙니다. 전체 학점 3.47/4.5, 전공 학점 3.76/4.5라면 오히려 전공 학점이 더 중요한 직무에서는 긍정적으로 평가받을 수 있습니다. 데이터 직무는 전공 이해도와 프로젝트 경험을 많이 보기 때문에, 전공 학점이 전체 학점보다 높은 것은 좋은 신호입니다. 다만 지원하는 기업에 따라 차이는 있습니다. 일부 대기업은 지원자 평균 학점이 높아 상대적으로 경쟁력이 떨어질 수 있지만, 최근에는 학점보다 프로젝트와 실무 역량의 비중이 훨씬 커졌습니다. 특히 데이터 분석, 데이터 엔지니어, AI 분야는 다음 요소들이 학점보다 더 큰 영향을 미치는 경우가 많습니다. 파이썬과 SQL 활용 능력, 머신러닝·데이터 분석 프로젝트, Tableau·Power BI 같은 시각화 경험, 공모전이나 인턴 경험, GitHub 포트폴리오, ADsP·SQLD와 같은 직무 관련 자격증 등이 있다면 학점의 아쉬움을 충분히 만회할 수 있습니다. 오히려 학점이 3.4~3.5 정도인 지원자가 프로젝트와 포트폴리오를 잘 준비해 좋은 기업에 합격하는 사례는 매우 많습니다. 반대로 학점이 4점대여도 실무 경험과 프로젝트가 부족하면 데이터 직무에서는 경쟁력이 떨어지는 경우도 적지 않습니다. 따라서 지금 가장 중요한 것은 학점을 걱정하는 것보다 직무 역량을 보여줄 수 있는 결과물을 만드는 것입니다. 데이터 전공이라면 캐글 프로젝트, 공공데이터 분석, 기업 데이터 분석 프로젝트, SQL 문제 해결 경험 등을 포트폴리오로 정리해두는 것이 취업에 훨씬 큰 도움이 됩니다. 결론적으로 전체 3.47, 전공 3.76은 취업에서 치명적인 수준의 학점은 아닙니다. 특히 전공 학점이 더 높다는 점은 장점으로 활용할 수 있으며, 프로젝트와 포트폴리오를 잘 준비한다면 충분히 경쟁력 있는 스펙이 될 수 있습니다.

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  합격 기원삼성전자

  코상무 ∙ 채택률 58%

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  채택된 답변

  구간제일 경우 3.5보다 근소하게 낮은 게 좀 걸리긴 하지만 전체 평점 3.47에 전공 3.76 정도면 데이터 전공 기준 조금 낮은 편이긴 하지만 점수가 낮아 당락이 갈리는 수준은 아닙니다. 와중에 전공 학점이 전체 평점보다 높은 면도 그나마 좋은 부분이구요.

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• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 53%

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  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 전체학점 3.47이면 아주 높은 편은 아니지만 취업에서 크게 불리한 수준도 아닙니다. 오히려 데이터 직무는 전공학점 3.76처럼 전공 역량과 프로젝트 경험을 더 중요하게 보는 기업이 많습니다. 특히 데이터 직무는 Python, SQL, 머신러닝 프로젝트, 공모전, 인턴 경험 등이 학점 이상의 경쟁력이 되는 경우가 많습니다. 학점만으로 합격과 불합격이 결정되지는 않으니 너무 걱정하지 않으셔도 됩니다. 앞으로는 전공 프로젝트와 포트폴리오를 탄탄하게 만들고 SQL, Python 활용 능력을 꾸준히 쌓는다면 충분히 경쟁력 있는 지원자가 될 수 있습니다.

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  채택스포스코

  코부사장 ∙ 채택률 71%

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  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 공대에서 전체학점 3.47 전공학점 3.76이면 취업에서 아주 불리한 수준은 아닙니다. 특히 데이터전공이면 학점만으로 갈리기보다 프로젝트 경험이나 실무형 역량을 더 많이 보게 되는데 전공학점이 괜찮게 나온 편이라 전공 이해도는 충분히 보여주실 수 있습니다. 다만 서류에서 아주 높은 학점 지원자와 비교되면 약간 아쉬울 수는 있어서 이를 다른 부분으로 잘 메워주시면 됩니다. 지금은 학점 때문에 위축되기보다 포트폴리오와 협업 경험을 더 단단하게 가져가시는 게 중요합니다. 데이터 전공은 코딩 실력과 분석 경험 그리고 문제를 정리해서 전달하는 힘이 핵심이라 학점보다 프로젝트 품질이 더 크게 작용하는 경우가 많습니다. 학점은 무난하게 받아주고 실무형 결과물로 승부하시면 충분히 만회 가능합니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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