이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
컴퓨터공학을 전공했고, 학부 과정에서 알고리즘·자료구조·시스템 프로그래밍을 중심으로 기초를 쌓았습니다. 처음엔 이론 위주 수업이 실무와 얼마나 연결될지 의문이었는데, 인턴 때 코드베이스를 읽으면서 복잡도와 메모리 관리 개념이 실제로 보이기 시작했습니다. 4학년 때는 자연어 처리 캡스톤 프로젝트를 진행하면서 데이터 전처리부터 모델 학습·평가까지 전 과정을 경험했습니다.
전공이 제공한 건 특정 언어나 기술보다 문제를 구조적으로 바라보는 방식이었다고 생각합니다. 수업에서 배운 것과 산업에서 쓰는 것 사이에 항상 간격이 있는데, 그 간격을 좁히는 건 스스로 프로젝트를 해보는 것이었습니다. 전공 지식이 실무의 출발점이 되어준다는 걸 느끼고 있습니다.
통계학을 전공했고, 그게 현재 데이터 분석 업무에 직접 연결되는 부분이 많습니다.
전공에서 배운 것 중 실무에 가장 많이 쓰는 건 확률 분포 개념과 가설 검정 구조입니다. A/B 테스트 결과를 해석하거나, 이상치를 판단할 때 이론적 배경이 있어서 수치를 맹목적으로 따르지 않고 어떤 조건에서 이 수치가 의미 있는가를 먼저 따집니다. 팀에서 이 부분이 가장 도움이 된다는 말을 듣기도 했습니다.
학교에서 배운 이론이 현장에서 바로 쓰이는 경우는 드물지만, '어떻게 생각하는가'의 틀은 전공이 만들어줬다고 느낍니다. 분석을 어떻게 설계하고, 결과를 어떻게 해석할지 묻는 방식이 전공에서 왔습니다.
통계학을 전공했지만 현업에서 쓰이는 기술 스택은 학교에서 거의 다루지 않았습니다.
R과 이론 중심으로 배웠는데, 현장은 Python·SQL·클라우드 환경이었습니다. 첫 직장에서 제가 알던 것과 현장이 원하는 것 사이의 간극을 처음 느꼈습니다. 통계 이론은 이해하는데 코드로 구현하는 속도가 느렸고, 팀 프로젝트에서 부담이 됐습니다.
그 이후 업무 시간 외에 Python 라이브러리와 SQL을 집중적으로 독학했고, 3개월 뒤부터는 팀 속도에 맞출 수 있었습니다. 전공이 사고 방식을 만들어줬다면, 실무 기술은 내가 별도로 채워야 했다는 걸 그 경험이 알려줬습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 호텔신라 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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