빅데이터 관련 프로젝트로는 졸업 프로젝트에서 공공 데이터를 활용한 분석 시스템을 구현한 것이 있습니다. 서울시 따릉이 대여 데이터를 활용해서 시간대별·지점별 수요 패턴을 분석하고, 특정 지점의 자전거 부족 여부를 예측하는 모델을 만들었습니다.
제가 맡은 부분은 `Pandas`와 `Matplotlib`을 사용한 탐색적 데이터 분석(EDA) 파트였습니다. 날짜·시간을 파싱하고 결측치와 이상치를 처리하는 과정에서, 실제 데이터가 얼마나 정제가 덜 된 상태로 제공되는지를 직접 느꼈습니다. 컬럼 형식이 날짜마다 다르게 기록된 구간도 있었고, 위치 좌표가 범위를 벗어난 케이스도 있었습니다.
이 경험에서 배운 것은 분석 전 데이터 검증에 얼마나 많은 시간이 드는지입니다. 모델링보다 데이터 전처리에 훨씬 많은 시간이 걸렸고, 데이터 품질 확인을 먼저 습관화하는 것이 이후 작업 효율과 직결된다는 것을 몸으로 익혔습니다.
다른 결도 보시겠어요?
WHAT OFTEN MISSES
이 질문에서 자주 빠지는 자리.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
1
떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
2
선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
3
결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
4
지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.
FOLLOW-UPS
진짜 면접은 두 번째 질문부터입니다.
이 질문에 이어 코오롱 데이터 사이언티스트 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
壹
예상 꼬리질문 1
이번 프로젝트에서 어떤 기술 스택을 사용했나요?
貳
예상 꼬리질문 2
프로젝트에서 맡은 역할은 무엇이었나요?
參
예상 꼬리질문 3
프로젝트 진행 중 어려움은 없었나요?
NEXT
읽으셨다면, 한 번 말로 해보세요.
같은 질문으로 음성 면접을 받아보면 어디서 막히는지 바로 보입니다. 첫 면접은 무료입니다.
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