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1. 어려운 문제 또는 도전적인 과제를 직면하고 이를 해결했던 최근의 사례
대학교 졸업 프로젝트로 진행한 ‘행정 데이터 기반 복지 수요 예측 시스템’ 개발 과제가 가장 도전적인 경험이었습니다. 저희 팀은 공공 데이터 포털에서 수집한 복지 통계자료와 지역별 인구 변동 데이터를 분석해 향후 복지 수요를 예측하는 알고리즘을 구현하고자 했습니다.
하지만 프로젝트 초기부터 많은 난관에 부딪혔습니다. 첫 번째 문제는 데이터의 결측치와 불균형이었습니다. 특히 고령인구 비율이나 기초생활수급자 수 등 일부 지역에 대한 정보가 누락되어 분석 자체가 어려웠습니다. 두 번째는 팀원 간 기술 수준 차이로 인한 역할 불균형이었습니다. 데이터 분석 경험이 부족한 팀원은 기초적인 처리조차 어려워했고, 전체 일정이 지연될 위기에 처했습니다.
문제를 해결하기 위해 먼저 데이터 전처리를 자동화할 수 있는 Python 스크립트를 직접 개발해 공통 작업을 단순화시켰고, 결측치는 지역 특성과 인접 지역의 평균값을 기반으로 대체했습니다. 또한 팀 내 교육 세션을 주 2회 진행하며 Python 기초와 pandas 라이브러리 활용법을 공유했고, 이를 통해 팀원 모두가…