[면접 합격자료] SK네트웍스 AIㆍDT (Data Science) 합격 문항 기출 최종합격

1. 데이터 과학 프로젝트를 진행할 때 어떤 단계로 진행하며, 각 단계에서 중요한 포인트는 무엇이라고 생각하나요

데이터 과학 프로젝트는 일반적으로 문제 정의, 데이터 수집, 데이터 전처리, 탐색적 데이터 분석(EDA), 모델링, 평가, 배포의 단계로 진행됩니다. 문제 정의 단계에서는 목표를 명확히 하고 성공 기준을 설정하는 것이 중요하며, 이를 통해 프로젝트 방향성을 잡을 수 있습니다. 데이터 수집 단계에서는 다양한 출처에서 데이터를 수집하며, 1,000만 건 이상의 고객 데이터를 확보했던 경험이 있는데, 이 과정에서 데이터의 신뢰성과 일관성을 검증하는 것이 핵심입니다. 데이터 전처리 단계에서는 결측치, 이상치, 중복 데이터를 제거하거나 수정하며, 특히 결측치 비율이 15%였던 데이터셋에서는 적절한 임계값 아래로 대체하는 방법으로 품질을 향상시켰습니다. 탐색적 데이터 분석에서는 시각적 분석과 통계량을 활용하여 패턴을 발견하며, 예를 들어 고객 구매 데이터 분석 시 80%의 매출이 20% 고객에 집중된 것을 발견하여 고객 세분화 전략을 수립하는 데 활용했습니다. 모델링 단계에서는 다양한 알고리즘을 적용하여 최적의 성능을 내는 모델을…