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1.지원동기
[탐구하는 힘의 확장] 대학 시절 통계학과 수업을 수강하며 데이터 분석의 매력에 빠졌습니다. 특히 금융시장 데이터 분석 프로젝트에서 1,000여 개의 시계열 데이터를 활용하여 수익률 예측모델을 개발하였고, 그 결과 평균 오차를 기존 모델 대비 15% 줄일 수 있었습니다. 이후 투자 관련 대외 활동을 통해 실전 경험을 쌓았으며, 주식 투자 포트폴리오 수익률이 연평균 18%를 기록하는 성과를 거두었습니다. 이러한 경험은 복잡한 데이터를 바탕으로 시장을 이해하는 능력을 키우는 계기가 되었으며, 더 정교한 분석 능력을 키우기 위해 성균관대학교 퀀트응용경제학과 대학원 진학을 결심하였습니다. 대학원에서는 머신러닝과 빅데이터 분석기술을 습득하여 금융시장 내에서 신뢰도 높은 예측모델을 개발하고자 합니다. 특히, 과거 금융 데이터와 경제지표를 결합한 딥러닝 기반 모델 개발에 강점을 가진 교수님의 연구를 통해 연구 역량을 높이고 싶습니다. 또한, 경제학과 금융이 융합된 연구를 통해 이론과 실무의 접목을 꾀하며, 나아가 금융기관에서 데이터 기반 의사결정을 지원하는 역할을 수행하는 것이 목표입니다. 이를 위해 대학원 기간 동안 정…