Week02. 데이터 분석 직군 공통 항목 면접 질문 리스트

실제로 데이터 분석을 활용한 경험을 말씀해 주시고 사용된 기술에 대해서 설명해 주세요

• 1) 교육 : 입학데이터 분석
  • 사용언어 : Python
  • 입학전형별 성적을 기준으로 학년 평균평점과 비교하여 영향력을 판단
  • ANOVA를 통해 전형별 연관성 확인
  • 추후 입학전형모집인원 선정 비중에 대한 의사결정을 하는데 기여

• 2) 해양 : 수온(Temperature), 염도(Sanlinty) 비교 분석을 통한 국내 모델 정확도 측정
  • 사용언어 : Matlab
  • 전지구수치해양모델과 국내 관측데이터 비교를 통한 모델 정확도 판단
  • Interpolation 방법으로 IDW(Inverse Distance Weighted Algorithm)을 사용
  • 연별, 월별 데이터 비교를 통한 모델과 실측데이터 비교/분석

데이터를 활용하여 효과적인 의사소통을 하기 위해서는 어떤 프로세스로 진행이 되어야 해야할까요?

• [배경] - [목적] - [데이터분석] - [결과분석] - [방향성 도출]의 프로세스로 진행하도록 하며, 이 중 목적과 결과분석 부분에서 의사소통의 중요성이 더 크다고 생각한다.

만약 지원자님이 저희 회사에서 일하게 된다면 어떤 사명감을 가지고 데이터 분석에 임할것인지 말씀해 보세요

• 유의미한 도출을 통해 회사의 성장을 위한 의사결정에 도움될 수 있는 데이터분석을 할 수 있도록 최선을 다할 것이며, 분석에 뒷받침할 수 있는 논리적인 근거또한 언급할 수 있도록 할 것이다.

최근에 지원자님이 한 행동중에서 남들과 다르게 어떤 행동을 실천하고 경험했는지 말해보세요(스쿨 팀 스터디, 팀 프로젝트 진행 시 사용했던 의사소통 방식 등등 활용)

• 정리 필요

지원자님은 데이터 분석을 어떻게 정의를 내리고 싶으신가요?

• 주장에 대한 정량적인 근거를 보여줄 수 있는 효율적인 방법이라고 생각한다. Numerical한 부분도 없진 않지만, 주장과의 연관성을 어떻게 결정하느냐에 따라 데이터 분석은 강력한 무기라고 생각한다.

분석 툴 다뤄본 경험이 있나요? 있으면 무엇이고 뭘했는지 말해주세요

• Python

  • 입학데이터 분석을 위한 데이터 전처리 및 시각화

• Matlab

  • 해양수치모델과 비교를 위한 데이터 전처리 및 시각화

나중에 분석하고 싶은 데이터가 있다면 무엇이 있나요?

• 금융 데이터
• 환경 데이터
• 해양 데이터

왜 해당 직군(데이터 직무)으로 지원을 했나요?

• 정리 필요

왜 저희 회사에 지원하셨나요?

• 희망기업 미정

해당 직군(데이터 직무)의 매력이 무엇이라고 생각하나요?

• 논리적인 근거를 뒷받침할 수 있는 시각적인 지표 제시 및 활용
• 의사결정에 도움줄 수 있으며, 적용한 결과를 바탕으로 성장결과를 가져왔을 때의 뿌듯함

해당 직군(데이터 직무)에서 본인의 장점은 무엇인가요?

• 목적에 해당하는 논리적 근거를 제시할 수 있는 Method 선정 및 분석능력

해당 직군(데이터 직무)을 하면서 이루고자 하는 목표는 무엇인가요?

• 데이터분석에 대한 PM이 되어, 전체적인 기획 및 파이프라인 설정 등 주체적인 입장에서 프로젝트를 진행해보고 싶다.

해당 직군(데이터 직무)을 하기 위해 어떤 노력을 했나요?

• 다수의 사업계획서 및 연구제안서/보고서를 작성하며 데이터 분석을 위한 전체적인 파이프라인 구성이 어떤식으로 만들어지고, 구성되어지는지 경험하였다. 실제로 기획하였던 계획서가 선정되며, 연구를 수행한 경험이 있음.

왜 저희가 지원자님을 뽑아야 하나요?

• 정리 필요

지원자님의 단점은 무엇인가요?

• 기초학습에 대부분의 시간을 투자하는 편이다. 타인에 비해 기초부분을 학습하는 것에 대해 자신이 이해될 때까지 파고들다보니, 학습적인 부분에서 느리게 성장하는 면이 보임. 그러나 정해진 기준점에 도달하였을 때 확연히 성장할 수 있는, 지수함수(Exponential)의 성장 그래프로 표현할 수 있다.