본문/내용
1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.
저의 성격에서 가장 먼저 강조하고 싶은 점은 분석적 사고와 문제해결 의지입니다. 데이터를 다룰 때는 가설 수립에서부터 수집, 전처리, 시각화, 해석까지의 흐름을 체계적으로 유지합니다. 이전 연구에서 3주 간의 실험 데이터 1,200건을 수집하고 이상값 5%를 제거한 후, 선형회귀와 랜덤포레스트를 비교분석해 최적 모델을 선정했습니다. 그 과정에서 평균절대오차(MAE)가 12.4에서 6.8로 크게 감소했고, 결정계수(R^2)는 0.68에서 0.82로 상승했습니다. 이 성과를 팀 발표에서 15분 내에 시각화 자료로 제시해 동료 6명 중 5명이 재실험 의사를 보였습니다. 실무에서는 데이터 품질 관리가 중요하다고 생각해 3단계 검증 체계를 도입했습니다. 첫째, 원천 데이터의 누락값 비율을 2% 이하로 유지하기 위한 전처리 규칙을 문서화했습니다. 둘째, 모델 학습 시 교차검증을 5-폴드로 설정하고 각 폴드의 평균 MAE를 비교했습니다. 셋째, 모델 선정 후 2주 동안 프로덕션 샘플에 대해 예측오차를 모니터링하고 임계값을 넘길 때마다 재학습하도록 자동화했습니다. 이 과정에서 개발 도구로 Python과 R을 병행 사용했고, Pan…