신입 데이터 분석 직무에서는 도구 목록보다 데이터를 사용해 질문에 답하고 한계를 설명하는 능력을 보여줘야 합니다. 공고의 업무 범위를 읽고 작은 분석 프로젝트를 완성하세요.
질문과 데이터
누구의 어떤 결정을 돕는지 먼저 정하고 데이터의 출처, 기간, 누락과 편향을 기록합니다. 개인정보가 있는 원본을 공개 저장소에 올리지 않는지 확인하세요.
SQL과 Python
SQL로 필요한 행을 조인·집계하고 Python으로 정제·시각화를 수행합니다. 계산 결과가 데이터 필터와 결측값 처리에 따라 달라지는지 검증하세요.
설명 자료
README에 질문, 방법, 주요 결과, 재현 절차와 한계를 적습니다. ‘정확도가 높다’ 같은 표현은 지표·기준 모델·평가 데이터가 없으면 사용하지 마세요.
관련 기술의 공식 설명은 pandas 공식 입문 튜토리얼에서 확인하세요. 관련 주제: 데이터분석 포트폴리오 평가 기준: 문제·데이터·검증·설명.
자주 묻는 질문
자격증이 먼저 필요한가요?
공고의 요구 사항을 확인하고 실습 결과물과 자격증 학습의 우선순위를 정하세요.