[책]데이터 직군 면접(+영문) 도와드립니다.

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✏️ 자기소개, 포트폴리오 꾸준히 관리하고 계신가요?

  • 아마 대부분 "아니오"라고 대답하실 것입니다.
  • 그러다가 이직 기회가 오면 급히 작성하는 경우가 대다수입니다.
  • 그게 이상한 것은 아니에요

😅 연간평가, 자기소개, 포트폴리오는 따로 각각 관리하는게 아닙니다!

  • 비슷한 내용을 어디선가 또 쓰고 있지 않나요?
  • 바로 연간평가입니다. 이런 비슷한 내용을 따로 혹시 다들 관리하시나요?
  • 결국 ""를 어필하는 것인데 혹시 따로 관리하고 계셨다면 시간낭비입니다.
  • "정확하게는" 시간도 낭비하고, 스트레스는 증가되죠. 매번 써야하니까요

😎 Audience가 다를 뿐!, 본질적으로 동일한 내용입니다.

  • 연간평가는 상사, 그리고 자기소개 및 포트폴리오는 면접관이 Audience로 다릅니다.
  • 하지만, 남에게 나를 어필하는 것은 동일해요!
  • 따라서, 함께 관리하는 것이 여러분의 삶을 보다 효율적으로 활용하는 법입니다.

🎁 자기소개서부터 경력기술서( 연간평가까지!) 도와드립니다.

  • 그러면 이제 어떻게 써야 하는 것일까요?
  • 방법은 많지만, 핵심은 하나!, 스토리를 만들어야 합니다.
  • 스토리를 좋아하면서 데이터 관련 직군의 리더로 일하고 면접관 경험을 가진 제가 도와드립니다
  • 이미 가지고 있는 스토리를 꺼내서 다듬어드립니다. (가고 싶은 회사를 목표로요!)

🚀 (옵션) 당신에게 맞는 CV 영작 및 영어 인터뷰 준비가 필요하다면?

  • 외국계기업이나 이민까지 감안해서 영어로 쓰고, 영어로 인터뷰를 봐야 한다면?
  • 한글로 준비된 당신의 스토리(스크립트)를 깔끔한 영어로 바꿔서 탈바꿈해줍니다.
  • 해외 영업 9년, 영어강사 4년 경력의 전문가가 1:1로 코칭해드립니다.(영작 및 발음 교정 지원)

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궁금하신 부분이 있다면 💬카톡 오픈 프로필 또는 data.career.story.buildup@gmail.com 문의주세요!

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다중공선성은 잘못된 인과추론 결과를 만들어낼 수 있습니다.

다중공선성은 잘못된 인과추론 결과를 만들어낼 수 있습니다.

다중공선성(Multi Collinearity) * **Multi-Collinearity(다중공선성)**는 독립 변수들 간의 강한 상관관계가 존재할 때 발생합니다. 즉, 한 독립 변수가 다른 독립 변수에 의해 설명될 수 있을 정도로 상관관계가 높은 상황을 의미합니다. * 이 문제는 주로 회귀 분석에서 나타나며, 변수들 간의 관계를 해석하는 데 있어 큰 장애물이 될 수 있습니다. * 일반적인 회귀식을 $Y=

Bayesian P-Value는 불확실성을 감안하여 모델의 적합도를 평가합니다.

Bayesian P-Value는 불확실성을 감안하여 모델의 적합도를 평가합니다.

Bayesian P- Value * Bayesian P-Value는 **모델의 적합도(goodness-of-fit)**를 평가하는 데 사용됩니다. * 사후 분포(posterior distribution)를 이용하여 실제 데이터와 모델이 생성한 예상 데이터를 비교함으로써, 관측된 데이터가 모델에 의해 얼마나 잘 설명되는지를 평가합니다. * 빈도주의 p-값은 "관찰된 데이터보다 극단적인 데이터가 나올 확률"을 계산하지만, Bayesian P-Value는 "모델이 실제

Non-Identifiability는 Model Parameter를 고유하게 식별할 수 없는 현상입니다.

Non-Identifiability는 Model Parameter를 고유하게 식별할 수 없는 현상입니다.

Non Identifiability * Non-Identifiability는 주어진 데이터와 모델에 대해 특정 파라미터를 고유하게 식별할 수 없는 상황을 의미합니다. 즉, 여러 파라미터 값들이 동일한 데이터를 생성할 수 있으며, 이로 인해 특정 파라미터 값을 확정적으로 추정하기 어렵게 됩니다. * 베이지안 추론에서 Non-Identifiability는 사후 분포가 특정 파라미터 값에 대해 명확하게 수렴하지 않고, 여러 값들에 대해 비슷한 확률을

Rootgram은 큰 분산을 갖거나 비정규 형태의 데이터를 위한 히스토그램입니다.

Rootgram은 큰 분산을 갖거나 비정규 형태의 데이터를 위한 히스토그램입니다.

Rootgram * 히스토그램의 변형으로 데이터가 비정규적이거나 큰 분산을 가지는 경우, 정확한 분포를 파악하기 위해 사용됩니다. * 일반적으로 히스토그램은 데이터의 빈도를 직접적으로 나타내기 때문에, 큰 값이 빈번하게 발생하는 경우 상대적으로 작은 값을 잘 드러내지 못하는 경향이 있습니다. 반면, Rootgram은 빈도를 제곱근 형태로 변환하여, 데이터 분포의 차이를 더 잘 시각화할 수 있도록 돕습니다 * 여기서