미리보기

• AI 학습용 데이터 QA
• 구문 정확성 및 통계 다양성 등을 검사하여, 데이터가 평가 지표에 맞게 잘 구축되었는지 확인.
• 개선 및 수정사항에 대해 기업측에 해당 내용을 전달하는 리포트를 작성.
• 자사 개발 툴인 AI 학습용 데이터 품질 관리 솔루션(SDQ for AI)으로 분석 업무를 진행.

프로젝트 개요

• 프로젝트의 목적
  • 데이터 분석 활용, 개인에게 맞춤형 국내 여행지와 여행 스타일에 따른 여행 타입 결과를 제공해 여행의 질 향상.
  • 커뮤니티를 활용 유저 간의 소통을 활성화하여 새로운 여행지에 관심.
    
    
• 핵심 기술
  • 유저 기반 협업 필터링.
  • 정확도 향상을 위해 KnnBasic 알고리즘과 Pearson Similarity를 사용.
    
    

담당 역할

• Skill : Django, Python
  • Django Authentication을 통해 회원가입 기능을 구현.
  • 썸네일을 활용한 글 목록 열람 기능을 구현.
  • 글 작성, 삭제 등과 관련된 CRUD기능을 구현.
    
    
• 데이터 수집 - Google Form
  • 협업 필터링의 Cold Start 보완을 위해 Google Form을 만들어 초기 데이터를 수집.

프로젝트 개요

• 기존 활용 폐교와 활용 용도에 영향을 미치는 요인 간 상관분석을 통해 미활용 폐교의 활용 용도를 예측 분석.
• 폐교의 2km 이내의 주변 시설의 개수를 파악하여 활용 용도의 결정에 유의한 영향이 있는지 파악.
• 미활용 폐교의 위치의 2km 이내의 주변 시설의 개수를 파악하여 활용 용도를 결정.
• 회귀분석을 통해 활용 폐교의 주변 특징 중 활용 용도의 결정에 영향을 미치는 요인을 도출하고 이를 바탕으로 분석모델 생성.
• 분석모델에 의해 미활용 폐교의 활용 용도 예측.
  
  

담당 역할

• Pandas 활용 데이터 수집 및 전처리를 진행
• Python 활용 분류 모델링을 맡아 아래의 과정을 수행
  • 더미화 및 결측치 대치
  • 클러스터링 활용 이상치 제거
  • kNN 및 SMOTE 활용 오버샘플링
  • 왜도 제거, 스케일링
  • 하이퍼 파라미터 튜닝 - kNN, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest
  • 변수 선택, 최적 모델 선정

프로젝트 개요

• 젠트리피케이션은 상권의 활동성을 기반으로 예측
• 기존 젠트리피케이션 지수를 구성하는 인자 외에도 영업 기간 내 활동성을 보여주는 인자 필요
• 젠트리피케이션 지수에 상권의 활동성을 보여주는 에너지 사용량 산입
• 상권의 활성화되면 에너지 사용량이 자연스레 증가. 이에 따라 상권의 활동성을 보여주는 에너지 관련 인자 추가하여 젠트리피케이션 예측의 정확도 제고
  
  

담당 역할

• Pandas를 활용하여 사용 목적에 맞게 데이터를 정제하여 수집
• 젠트리피케이션 지수 산출을 위한 파이썬 코드를 작성하여 변수 데이터 전처리 진행
• Kmeans 클러스터링 활용, 전력 데이터와 각 젠트리피케이션 변수를 비교하여 각 데이터간의 유사도 측정

프로젝트 개요

• MSA아키텍처 기반 Spring Boot, K8s 활용 쇼핑몰 개발
• 사용자 권한 부여 및 상품 등록, 주문 프로세스 등 쇼핑몰 관련 서비스 전반에 대한 개발 진행
  
  

담당 역할

Skill : SpringBoot(Java), JPA, MySQL

• 상품 카탈로그 서비스 개발, 상품 정보 관리 서비스. 상품의 CRUD API 설계 및 개발
  • User - 상품 조회
  • Admin - 상품 조회, 추가, 수정, 삭제
• 리뷰 및 평점 서비스 개발, 리뷰 CRUD API 설계 및 개발
• Git Action 활용 K8s 환경 배포 진행

프로젝트 개요

• 리그오브레전드 패치노트 크롤링을 통한 챔피언 데이터 업데이트
• 챔피언 추천 모델 개발
• 챔피언별 메일 구독 서비스 제공
• 라이엇 계정 연동 소환사 검색 및 조회
  
  

담당 역할

Skill : SpringBoot(Kotlin), JPA, SpringSecurity, Gradle multi-module, MySQL, AWS, Python

• 챔피언 데이터 크롤링 및 전처리
• Spring Security, jwt활용 admin모듈 개발
• Riot 계정 연동 사용자 API 개발

• Python 기초 학습
• React 기초 학습
• Django 활용 개인 블로그 개발
• 멋사 해커톤 참가

• 데이터 교육 (2개월)
  • Pandas 활용 데이터 전처리
  • Python 라이브러리 활용 시각화
  • 크롤링, 스크레이핑 학습
    
    
• 데이턴십 해커톤 (1개월)
  • 공공 데이터 활용 프로젝트 진행
    
    
• 공공기관 인턴 (4개월)
  • 용인시청에서 데이터 분석 및 시각화 진행

• 2-4주마다 열리는 데이터 엔지니어링 이론 세미나 정기 참석
• 멘토멘티 스터디에서 멘토를 맡아 Docker compose, Elastic Stack, Airflow에 대한 발제 진행
• Kubernetes 스터디, MySQL 스터디, MLOps 스터디에 정기적으로 참여하여 역량 강화
• Base 세션에서 네트워크, API 및 SparkML을 주제로 기술 발표 진행
• ADV 세션에서 Spring 및 Spark 활용 정규 프로젝트 진행

• React, Spring Boot, Docker, K8s 실습
• 시스템 아키텍처 및 데이터 관리기술 교육
• SW 엔지니어링, NLP 및 생성형 AI 관련 특강
• AWS, Elastic, Terraform 관련 특강
• 3개월간 기업 실무 프로젝트 진행