인턴 데이터 사이언티스트 이력서 예시

• 지도 아래 시간·고객 기준으로 학습·평가 데이터를 분리하고 파생 변수의 정보 누출 점검; 코호트별 모델 성능을 비교한 뒤 실험안 제안
• 해지 위험 코호트를 정의하고 보정된 그래디언트 부스팅 모델을 학습. 조사 자료 준비와 검증·문서화를 지원하고, 맡은 작업을 멘토에게 검토받음. 이탈 고객이 집중된 고위험 계정군을 찾아냈음
• 4만8천 개 계정의 타깃 리텐션 제안에 홀드아웃 실험을 설계. 조사 자료 준비와 검증·문서화를 지원하고, 맡은 작업을 멘토에게 검토받음. 대상 업무에서 기여 근거가 분명한 파이프라인을 구축
• 지도 아래 반복 구매 예측용 Python 머신러닝 기준 모델 구축; 고객·시간 기준으로 데이터를 분할하고 단순 통계 모델과 확률 보정·재현율 비교 후 모델 제안
• 지도 아래 신뢰구간·코호트별 진단·실험 전 추세 데이터 시각화를 포함한 실험 결과표 작성; 표본 배정 비율 오류를 확인하고 전면 적용을 뒷받침하지 못하는 근거 한계 설명
• 지도 아래 Python 시간 기준 분할을 활용한 예측 평가 책임; 동일 계절성 기준 대비 홀드아웃 오차 19%에서 15%로 감소 및 코호트별 실패 기록
• 지도 아래 SQL로 검증한 입력을 활용해 Tableau 평가 대시보드 배포; 데이터 파이프라인 합계와 의사결정용 통계 사이의 차이 해결

• 멘토의 검토를 받는 모의 실습에서 SQL과 Python으로 판매자 유지율을 분석하고 신규 판매자군과 기존 상점을 나눠 계절성을 확인. 상관관계를 인과 효과로 단정하지 않고 불확실성을 보고
• 후속 지도 실습에서 리서치 데이터셋으로 Looker 대시보드를 만들고 코호트 정의와 상세 확인 표본을 문서화. 권고안을 공유하기 전에 대시보드 합계를 원본 쿼리와 대사
• 지도 아래 서로 다른 활성 공급 정의 3개를 하나의 관리 지표로 통합. 조사 자료 준비와 검증·문서화를 지원하고, 맡은 작업을 멘토에게 검토받음
• 중복·지연 도착·정정 값을 가진 합성 원천 기록 생성; 행 수·키 고유성 검증식을 작성하고 사례별 보고 지표의 기대 변화 기록
• 분석 결과와 수기 계산 기준표 대사; 차이를 변환 단계까지 추적하고 정정 쿼리에 데이터 사전·재실행 안내 첨부
• 수기 계산 기준표를 활용한 합성 데이터 검증 책임; 중복 키에 따른 과대 집계 해결 및 정정 합계 재현 노트북 완료

관련 과목: 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터 네트워크

Python · SQL · 실험 · 인과 추론 · 머신러닝 · 데이터 시각화

• 재현 가능한 쿼리를 활용한 개인 분석 방법론 발행; 데이터 단위·제외 기록·분모 변경에 따른 결과 민감도 설명