코딩 일기

1차 미니 프로젝트는 0307 - 0308 이틀로 진행되었다!

일주일 전 홈페이지에서 전농 교육장으로 예약을 했고,

나는 외출할 땐 항상 아아를 마셔야 하기에 미리 주변에 카페가 어디 있는지 찾아봤다.  mbti J 아님

(근처에 메가 커피가 있음 !_!)

집에서 전농 교육장까지는 30-40분 정도가 걸렸고, 역시나 출근길엔 사람이 정말 많았다....

30분 동안 지하철에서 찌뿌돼서 왔다...

이틀간 한 미니프로젝트는 다음과 같다. 

1. 구매패턴을 통한 이탈고객 예측

2. 토익 점수 예측

1. 구매패턴을 통한 이탈고객 예측

• 대상 고객
  • 2014 ~ 2016년 신규 가입 고객 이면서 2016년 하반기에 한번 이상 방문한 고객
• 위 대상 고객 중, 2017년 1~3월(3개월) 동안 방문(구매) 하지 않은 사람은 이탈로 간주
• feature 생성 
  •  가입연수(RegDuration)
  • 최근 3개월(2016년 10~12월) 간 방문 횟수
  • 최근 3개월(2016년10~12월)간 구매금액

2. 토익 점수 예측

• 응시회차는 seq로 구분됨, 모든 응시자가 1,2,3의 회차 값을 갖고 있음
  • seq1, seq2, seq3으로 feature 생성해서 구분 
• 데이터 전처리 수행 (불필요 칼럼 삭제, Null 처리, 중복값 제거, 한 행으로 합치기 등

프로젝트!!라고 해서 살짝 겁을 먹었는데 아직 초반이라 그런지 쉽게 끝났다. 

그리고 나는 토익 점수 예측을 추가 분석해 봤다. 

먼저 데이터는 다음과 같이 있다.

내가 분석하고 싶었던 것들은 아래와 같다. 

1. 성별에 따른 시험 성적 비교

2. 연령에 따른 시험 성적 비교

3. 모의테스트 및 기출문제 공부 횟수와 성적 간의 관계

자 하나씩 분석해 보자! 

1. 성별에 따른 시험 성적 비교

필요한 데이터만 가져와서 성별에 따른 Total 점수를 시각화했다.

토익의 Total 점수는 여성이 좀 더 높긴 하지만 큰 차이는 없다.

그럼 과목에 따라 비교하면 큰 차이가 있을까?

모든 면에서 여성의 비율이 조금 더 많이 차지하지만 이것도 역시 큰 차이 없음을 볼 수 있다. 

2. 연령에 따른 시험 성적 비교

분석을 하기 전 나의 가설은 연령이 증가함에 따라 Total이 감소할 것이다. 

같은 데이터에서 생일과 점수를 수집했고 연령대 feature을 새로 만들어주었다. 

여기서 연령대 기준으로 Total 점수를 시각화를 했을 때 위와 같은 그래프가 나왔고, 

42세 이후로 점수가 급격하게 떨어지는 것을 볼 수 있다. 

또한 상관계수를 계산해 본 결과 -0.786으로 아주 강한 음의 상관관계임을 볼 수 있다. 

3. 모의테스트 및 기출문제 공부 횟수와 성적 간의 관계

우선 분석에 필요한 데이터 (토익 모의테스트 횟수, 기출문제 공부 횟수, Total)만 가져왔다. 

시각화를 하기 전 회귀 계수와 절편을 계산해 봤다.

위의 계산은 에이블 스쿨에서는 아직 안 배웠지만 알고 있었기에 한번 해봤다. 

해석을 해보자면 다음과 같다. 

토익 모의테스트 횟수 : -2.42 , 기출문제 공부 횟수 : 4.08
토익 모의테스트 횟수가 1 증가할 때마다 'Total' 점수는 평균적으로 약 -2.42점 감소하고, 
기출문제 공부 횟수가 1 증가할 때마다 평균적으로 약 4.08점 증가한다고 해석할 수 있다.
절편(예측값)은 회귀선이 독립 변수(입력 변수)가 모두 0인 경우에 종속 변수(출력 변수)의 예측값이 되는 점을 나타낸다. 이것은 독립 변수의 값이 모두 0일 때, 종속 변수의 기본적인 예측값이라고 생각할 수 있다.

다음으로 시각화를 해보았다. 

기출문제 공부 횟수와 Total Score 사이의 양의 상관관계:
기출문제를 공부하는 것은 토익 시험에 대한 경험을 쌓는 것이다. 
경험이 쌓일수록 토익 시험의 유형과 문제 해결 방법에 대한 이해가 깊어지고, 문제를 풀 때 능숙도가 높아질 수 있다. 따라서 기출문제 공부 횟수가 증가하면 종속 변수인 Total Score도 증가하는 경향이 있다.

토익 모의테스트 횟수와 Total Score 사이의 음의 상관관계:
반면에 모의 테스트는 토익 시험을 경험해 보는 것이지만, 실제 시험과 같은 압박과 긴장감을 경험하기 어렵다. 모의 테스트는 실제 시험과 유사하지만 그 경험의 강도가 낮기 때문에 실제 시험의 결과와는 다를 수 있다. 따라서 모의 테스트를 많이 볼수록 종속 변수인 Total Score가 감소하는 경향이 있다.

이렇게 궁금했던 가설 검증 끝!

1차 미프가 끝나고 회식이 있었다. 1차 2차가 있었지만 난 1차만 참여했다 !

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 자동인식 하니까 다 가려졌다 ㅋㅋㅋㅋ

다음에도 유용하게 써먹어야지

그럼 뿅 !

한달만에 쓰는 KT 에이블 스쿨 5기 DX 최종 합격 후기다 ! 

먼저 KT 에이블 스쿨이란?

AIVLE School(에이블스쿨)은 KT의 ‘AI 인재 양성 경험과 노하우’를 내부에서 외부로 확장하여, 고용노동부 K-Digital Training과 함께 대한민국 청년들을 ‘기업 실무형 AI/DX인재’로 양성하고, 일자리 창출에 기여하는 교육 프로그램 입니다.

지원자격

국내외 정규 4년제 대학(학사 이상) 졸업자 및 졸업 예정자는 지원 가능합니다.

교육기간은 6개월이며 국민내일배움카드를 보유 또는 발급 가능한 자여야 합니다.

모집분야

분야는 AI 개발자 트랙과 DX 컨설턴트 트랙이 있으며,  AI 개발자 트랙 지원자들은 코딩테스트가 필수입니다.

저는 DX 컨설턴트 트랙을 지원해서 서류와 인적성검사만 진행했습니다. 

지원과 관련된 건 여기까지만 말하고 후기로 넘어가겠습니다.

더 궁금한 점이 있으면 [에이블스쿨] 을 누르면 해당 사이트로 이동됩니다.

여기서부터는 합격 후기 !

서류 합격 후기

사실 나는 에이블스쿨을 마감 전날 알았기 때문에 마감 한 시간 전에 제출했다 ㅋㅋㅋㅋㅋ

자소서 질문은 1. 지원 동기 2. 경험 이었던 것 같은데 다행히 예전에 썼던 답변과 비슷해서 한번 검토 후 바로 제출했다.

자소서에서는 큰 힘을 들이지 않고 그저 지원 트랙과 관련해서 뭘 하고 싶은지, 했는지만 잘 적으면 무난하게 합격하는 것 같다.

나는 전공자라 데이터 분석 관련 프로젝트 경험이 있다고 썼으며, 앞으로 에이블스쿨에서 DX 능력을 더 향상시키고 싶다고 작성했었다. 

인적성검사 후기

이렇게 무난하게 서류를 합격하였다 !

하지만 문제는 인적성 검사였다. 나는 살면서 인적성 공부를 처음 해봤고, 일주일도 안 남은 시점에서 무엇을 공부해야 하는지 몰라서 엄청 찾아봤다 ,,,

내가 찾아본 결과 !

인적성 검사는 온라인으로 하기 때문에 많은 사람들이 KT 인적성 검사 e-book으로 공부를 하였고, 나 또한  밀리의 서재에서 e-book으로 공부를 하면서 실제 시험 환경과 비슷하게 만들었다.

인적성 공부는 5일 동안 매일 6 - 8시간 정도 공부했다.

후기를 찾아보니 적당히 공부하고 붙은 사람도 있다고 했지만 난 첫 인적성이기 때문에 문제가 익숙지 않아서 더 열심히 했다. 

최종 합격 후기

서류 합격 발표날에는 문자가 왔는데, 최종 합격 발표날에는 문자는 오지 않았다.

그래서 몇 시에 발표 나는지 모르고 있다가 뒤늦게 저녁에 들어갔더니 최종 합격했다!

이거 보고 얼마나 기뻤는지 강남 한복판에서 눈물이 날 뻔했ㄷㅏ ...

인적성 공부할 때 스트레스를 너무 받아서 보상받은 기분이랄까 ... ? #mood

하여튼 정말 기뻤고 앞으로 6개월 동안 열심히 해서 여름에 좋은 소식이 생겼으면 좋겠다.

혹시 먼 훗날 에이블스쿨 지원자가 이 글을 보게 된다면 꼭 도움이 됐으면 좋겠고 좋은 결과 나오길 응원하겠습니다 !

이상 합격 후기 끝 ~~~