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1. 성장과정 (1000자)
저는 어려서부터 문제를 단순히 ‘답’으로 끝내는 것보다 ‘왜 이런 결과가 나왔는지’를 파고드는 습관을 가지고 있었습니다. 수학 문제를 풀 때도 정답만 확인하기보다 풀이 과정을 분석하며 여러 방식으로 검증해 보는 것을 즐겼습니다. 이러한 성향은 자연스럽게 데이터와 알고리즘 세계에 대한 관심으로 이어졌습니다.
고등학교 시절, 과학 동아리에서 데이터를 기반으로 날씨와 교통량의 상관관계를 탐구한 적이 있습니다. 직접 수집한 데이터를 엑셀로 정리하면서 ‘데이터가 사람들의 생활 패턴을 이해하고 미래를 예측하는 데 얼마나 큰 역할을 할 수 있는가’를 깨달았습니다. 이 경험이 저의 진로 방향을 결정짓는 계기가 되었습니다.
대학교에서는 컴퓨터공학을 전공하며 빅데이터 분석과 머신러닝 관련 수업에 주력했습니다. 단순히 교재 이론에 머무르지 않고, Kaggle 같은 온라인 플랫폼에서 실제 데이터를 다루며 다양한 알고리즘을 적용했습니다. 예를 들어, 고객 이탈 예측 모델을 구현하면서 단순 정확도보다 재현율, 정밀도 등 다양한 지표를 고려해야 한다는 사실을 배우게 되었습니다. 이 과정은 문제를 다각도로 보…