『반갑습니다. 데이터 분석의 대중화를 꿈꾸는 최단비입니다.』
더 나은 세상을 탐구하기 위해 데이터 분석에 뛰어들었습니다. 함께 더불어 사는 ‘상생’을 지향합니다.
데이터를 활용한 효율화를 중요하게 생각합니다.
업무 프로세스의 개선과 효율화에 큰 관심을 가지고 있으며 데이터를 활용하여 소통하고 문제를 해결하는 데에 열정을 가지고 있습니다.
사람들과 소통하며 배움을 나누는 것을 좋아합니다.
다양한 스터디와 행사에서 각 분야의 사람들과 소통하며 지식을 나누는 것을 좋아합니다. 수료한 부트캠프의 전 기수들을 모아 커뮤니티를 만들고 밋업 행사를 기획 및 진행하였습니다.
보유 스킬에 대해 알려드려요
SQL
join subquery Window Function MySQL
Python
Pandas numpy matplotlib seaborn folium Machine-Learning
BI
Power Bi Tableau bar line worldcloud heatmap circle box
GA4
Log-data analysis
WEB
HTML css
제 경험을 함께 살펴봐요
학력
단국대학교 | 2017 - 2023
: 보건과학대학 심리치료학과 | 2018.03 - 2023.02
: 외국어대학 일본어과 | 2017.03 - 2023.02
경력
데이원컴퍼니(패스트캠퍼스) | 2023.10 - : DX기업교육팀 | 실습 코치
•
S 제조사 전사 대상 데이터 분석 및 업무자동화 인재 양성 과정 운영 코치
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데이터 사이언스 및 프로그래밍(업무자동화) 분야 담당
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수강생 학습 현황 체크 및 실습 이슈 해결
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강의 퀄리티 및 수강생 CS 파악 및 관리
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퀴즈, 과제 검수 및 개발
(주)미소정보기술 | 2023.06 - 2023.09 : 글로벌 성장혁신팀(전략기획) | 인턴
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자사 챗봇 프롬프트 엔지니어링
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고객사 상품 리뷰 데이터 분석 및 마케팅, 제품 기획
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비정형 데이터(텍스트 데이터) 전처리 및 분석
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R&D 제안서 기획 및 작성
수료
DB 대학생 기업경영 체험스쿨 39회 수료 | 2021.02
: 회계 및 경영 기초 지식 함양과 기업경영 실무 자격증 및 수상 경력
SQL 개발자(SQLD) | 2023.07 2022 SW 여성인재 DEMO DAY 과학기술정보통신부 장관상 | 2022.12 Google Analytics Certification | 2022.10 개인 프로젝트
ML/DL스터디 : 신용카드 사기 거래 탐지 AI 솔루션 모델 개발 (2023.03.05 - 2023.03.19)
’신용카드 거래 데이터에서 이상치를 탐지하는 분석 모델 제작’
주요 역할
- Data Scaling
- MissForest, IsolationForest 모델 베이스라인 코드 제작 및 적합성 평가
- IsolationForest 와 EllipticEnvelope 활용한 앙상블 모델 제작
- 제작한 이상치 탐지 모델 성능 평가
사용 스킬
Python(Machine Learning, Deep learning), Git
문제 정의
비식별화된 신용카드 거래 데이터로부터 사기 거래(이상치)를 탐지하는 AI 모델을 개발하고자 했습니다.
분석 과정
•
데이터 탐색 및 EDA
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Feature Engineering
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이상치 탐지 모델 개발 및 성능 비교(f1 score 측정)
분석 결과
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최종 모델 살펴보기 (Google Colab)
모델 선정
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EllipticEnvelope 모델 선정
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f1 score Public : 0.9284 | 192위 (상위 20%)
빵BTI : 개인의 입맛에 맞는 빵집을 추천해주는 추천 서비스 (2022.10.17 - 2022.11.10)
’내 취향의 빵을 판매하는 유명한 빵 맛집을 쉽고, 편하게, 찾을 수 있는 추천 시스템 제작’
프로젝트 자세히 보기 | 서비스 바로가기 | 홈페이지 바로가기
프로젝트 자세히 보기 | 서비스 바로가기 | 홈페이지 바로가기
2022 SW 여성인재 DEMO DAY 과학기술정보통신부 장관상 수상 주요 역할
데이터 수집 및 가공
- Python 빵집 리뷰 스크래핑
데이터 분석 및 시각화
- Python 키워드 딕셔너리 제작
- Python 계층군집화 및 k-means 분석
- Python konlpy 형태소 빈도 분석
데이터 전처리
- Python Google Sheets 결측값 확인 및 삭제
서비스 페이지 제작
- Notion 빵BTI 홈페이지 제작
사용 스킬
Python, Google Spreadsheets, Git, Tableau, GA
문제 정의
내 입맛에 맞는 빵을 파는 빵 맛집, 내가 좋아하는 종류의 빵을 팔고 있는 빵 맛집, 내가 원하는 맥락을 제공하는 빵 맛집 이 세 가지를 모두 충족하는 빵집을 빵집 리뷰 데이터 분석을 통해 알아보고자 했습니다.
입맛에 맞는 빵을 파는 빵 맛집, 내가 좋아하는 종류의 빵을 팔고 있는 빵 맛집, 내가 원하는 맥락을 제공하는 빵 맛집 이 세 가지를 모두 충족하는 빵집을 빵집 리뷰 데이터 분석을 통해 알아보고자 했습니다.•
빵 맛집 리뷰 텍스트 분석
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키워드 딕셔너리 제작
•
빵 맛집 특성 군집 분석
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빵 맛집 그룹핑 & 특성 도출
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빵집 특성에 따른 서비스 대상 그룹화
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빵BTI 유형 테스트 제작
서비스 개선하기
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빵BTI 베타서비스 성공기준(좋아하는 빵과 테스트 결과 매칭 성공률) 70% 달성!
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설문조사 결과를 바탕으로 홈페이지 UI 개선
주요 역할
Project Manager
데이터 분석
- Python 통계 자료를 이용하여 노후주택 수 계산
- Python 저소득 노인 및 저소득 장애인 수 계산
- Python 행정동별 노후주택 수 계산
데이터 전처리
- Python Google Sheets 결측값 확인 및 삭제
데이터 시각화
- Python 지도 시각화
사용 스킬
Python, Google Spreadsheets, Tableau, Git
문제 정의
폭염 피해의 원인으로 폭염에 취약한 주거 환경을 지목하고, 주거 환경의 개선을 해결 방안으로 제시하고자 했습니다.
분석 과정
•
취약계층 및 노후주택 밀집 지역구 선정
•
노후주택 지오코딩 및 공간데이터 전처리
•
행정동별 노후주택 수 계산
•
지도 시각화
분석 결과
은평구 신사2동(1), 응암3동(2), 녹번동(3) 이 응급 대처가 어렵고 노후 주택이 많아 폭염 피해에 취약하여 우선적으로 주거 환경 개선이 요구되는 지역으로 선정됐습니다.
최적의 위치에 폭염예방키트 배치 (2022.08.11 - 2022.09.07) | 프로젝트 자세히 보기
’체감온도가 높은 주간(기간)에 저소득층 노인을 대상으로 하여 복지관과 무더위쉼터가 없는 사각지대에 폭염예방키트 배치’
프로젝트 자세히 보기
’체감온도가 높은 주간(기간)에 저소득층 노인을 대상으로 하여 복지관과 무더위쉼터가 없는 사각지대에 폭염예방키트 배치’주요 역할
Project Manager
데이터 분석 및 시각화
- Python 시각화
데이터 수집 및 전처리
- Python 결측값 확인 및 삭제
- Python 데이터 참조키 코드화
사용 스킬
Python, Google Sheets, Git
문제 정의
폭염예방키트 예산 문제와 키트 배부 대상 선정 문제로 배부 위치의 최적 위치 고찰이 필요합니다.
분석 결과
•
노원구가 다른 지역구에 비해 저소득층 노인 인구 수가 많은 것을 확인했습니다.
•
분석한 지역구와 기온 데이터를 활용하여 최적의 폭염예방키트 배부 기간과 효율적인 장소를 선정했습니다.
•
무더위 쉼터와 노인복지시설을 중심으로 반경 250m외의 지역이면서 산과 도로를 제외한 노인들이 접근하기 쉬운 장소를 폭염예방키트 부스 배치 장소로 고려가 가능합니다.
프로젝트 상세
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