2020_신한카드 데이터 사이언티스트 수시채용 합격자소서 (실무관련 자기소개항목포함)

소개

2020_신한카드 데이터 사이언티스트 수시채용 합격자소서 (실무관련 자기소개항목포함)

목차

1. 본인이 어떠한 사람인지, 어떠한 역량을 갖추어왔고 왜 신한카드에 지원했는지를 소개하시오. (700자)
2. 머신러닝 방법과 전통적인 통계분석 방법과의 차이가 무엇인지와, 각각 어떤 경우에 사용하는지 구체적인 이유를 들어 설명하시오. (500자)
3. transaction data를 활용하여 고객의 소비 성향을 파악하고자 함. 소비 이력이 부족한 (thin file) 고객의 성향을 예측하고자 할 때, 어떻게 문제를 해결할 수 있는지 자유롭게 기술하시오.(고객 기본 demo 정보 등은 활용할 수 있다고 가정) (1000자)
4. 1,000만명 유저, 300만개 아이템에 대해 추천 시스템을 만들고자 하면 어떻게 해야 하는지 구체적인 방법론과 예상되는 문제점과 해결책을 포함하여 제시하시오. (1000자)

자기소개서 항목

• · 본인이 어떠한 사람인지, 어떠한 역량을 갖추어왔고 왜 신한카드에 지원했는지를 소개하시오. (700자)
  [데이터 속 사람들의 숨은 그림은?] 데이터에 숨은 그림을 찾는 데이터 과학자가 되고 싶습니다. 데이터 과학자는 복잡한 데이터를 일정한 기준을 갖고 정의하며 숨은 의미를 찾아내는 사람이라고 생각합니다. 특히 마케팅분야에 관심을 두며 과거부터 사람들과 대화하며 그들의 ...…<중 략>
  답변 글자 수: 809자 (공백 포함)
• · 머신러닝 방법과 전통적인 통계분석 방법과의 차이가 무엇인지와, 각각 어떤 경우에 사용하는지 구체적인 이유를 들어 설명하시오. (500자)
  머신러닝과 전통 통계분석의 차이점은 “분석 목적”에 있습니다. 머신러닝은 관측된 데이터를 가지고 일련의 통계적 방법을 통해 비슷한 성향을 구성하거나 새로운 데이터가 유입되었을 때 기존 데이터로 만들어 놓은 통계적 패턴을 이용해 예측 즉, "결과도출을 위한 분...…<중 략>
  답변 글자 수: 559자 (공백 포함)
• · transaction data를 활용하여 고객의 소비 성향을 파악하고자 함. 소비 이력이 부족한 (thin file) 고객의 성향을 예측하고자 할 때, 어떻게 문제를 해결할 수 있는지 자유롭게 기술하시오.(고객 기본 demo 정보 등은 활용할 수 있다고 가정) (1000자)
  답변 글자 수: 1,013자 (공백 포함)
• · 1,000만명 유저, 300만개 아이템에 대해 추천 시스템을 만들고자 하면 어떻게 해야 하는지 구체적인 방법론과 예상되는 문제점과 해결책을 포함하여 제시하시오. (1000자)
  답변 글자 수: 1,097자 (공백 포함)

본문내용

1. 본인이 어떠한 사람인지, 어떠한 역량을 갖추어왔고 왜 신한카드에 지원했는지를 소개하시오. (700자)

2. 머신러닝 방법과 전통적인 통계분석 방법과의 차이가 무엇인지와, 각각 어떤 경우에 사용하는지 구체적인 이유를 들어 설명하시오. (500자)

3. transaction data를 활용하여 고객의 소비 성향을 파악하고자 함. 소비 이력이 부족한(thin file) 고객의 성향을 예측하고자 할 때, 어떻게 문제를 해결할 수 있는지 자유롭게 기술하시오.(고객 기본 demo 정보 등은 활용할 수 있다고 가정) (1000자)

4. 1,000만명 유저, 300만개 아이템에 대해 추천 시스템을 만들고자 하면 어떻게 해야 하는지 구체적인 방법론과 예상되는 문제점과 해결책을 포함하여 제시하시오. (1000자)