[💡데이터분석/데이터과학/ML💡] 8년차 데이터 분석가와 함께하는 1:1 실무 멘토링

🥇 SK하이닉스·쿠팡·현대카드·현대자동차·넥슨 합격 사례를 만든,

💘 현업 8년차 데이터 분석 멘토링

👋 자기소개

안녕하세요.
8년차 Data Scientist / Data Analyst Jane입니다.

저는 국내 주요 IT회사(판교)에서 에서 마케팅, 광고, 게임데이터를 다루며
실제 서비스 데이터를 기반으로 데이터 분석 및 머신러닝 프로젝트를 수행·리딩해왔고,
현재는 국비지원 주요 교육기관에서 데이터 분석 메인튜터로 활동하고 있습니다.
(자세한 경력사항은 멘토링 시작시점에 오픈 가능합니다.)

저는 단순히

• SQL 문법을 잘 아는 것
• Python 코드를 작성하는 것

보다,
👉 “왜 이 분석을 했는지 설명할 수 있는 분석가”
👉 “실무와 채용 기준을 동시에 만족하는 결과물”

을 만드는 데 초점을 둡니다.
이 멘토링은 현업 데이터 분석가의 기준으로 진행됩니다.

🎯 멘토링 소개

이런 분들께 추천합니다.

• 데이터 분석 취업 / 이직을 준비 중인 분
• SQL·Python은 할 줄 알지만 분석 설계와 해석이 막히는 분
• 프로젝트는 했는데 포트폴리오가 설득력이 부족한 분
• 분석 결과를 면접에서 잘 설명하지 못하는 분
• 현업 기준의 정확한 피드백을 받아보고 싶은 분

👉 “혼자서 방향 잡기 어려운 분”께 가장 잘 맞는 멘토링입니다.

🧠 멘토링에서 다루는 핵심

• 문제 정의 & 분석 기획 (가설, 지표 설계)
• EDA → 모델링 → 인사이트 도출 흐름 정리
• SQL 쿼리 설계 및 실무에서 자주 틀리는 포인트
• Python(Pandas) 기반 실무 분석 구조
• 머신러닝 결과 해석하고 설명하는 방법
• 포트폴리오 구성 & 분석 스토리텔링
• 데이터 분석가 이력서 / 면접 질문 대응

👉 “분석을 했다”에서 끝나는 게 아니라
👉 “그래서 이 사람이 뽑혀야 하는 이유”까지 연결하는 것이 목표입니다.

🔄 멘토링 진행 방식

1️⃣ 현재 상태 진단

• 이력서 / 포트폴리오 / 프로젝트 / 실력 레벨 점검
• 목표(취업·이직)에 맞는 방향 설정

2️⃣ 실무 기준 피드백

• 현업에서 합격/탈락이 갈리는 기준 중심 피드백
• 분석 흐름, 코드, 결과 해석에 대한 구체적인 개선 제안

3️⃣ 맞춤 액션 플랜

• 다음 단계가 명확한 실행 계획 제시
• 필요 시 과제 및 방향성 가이드 제공

4️⃣ 반복 개선

• 이전 피드백 반영 여부 점검
• 분석 완성도와 설명력을 단계적으로 끌어올림

📌 형식

• 온라인 1:1 (Zoom / Meet)
• 사전 자료 공유 → 멘토링 → 정리 피드백
• 단순 상담이 아닌 실제 결과물 개선 중심

🏆 멘토링 성과 (수강생 진출 사례)

멘토링을 진행한 수강생들은 다음과 같은 기업으로 진출했습니다.

• SK하이닉스
• 쿠팡 (2명)
• 넥슨
• NCSOFT
• 컴투스
• 현대자동차
• 에이블리
• 현대카드

👉 게임, 이커머스, 제조, 핀테크 등 다양한 도메인에서
데이터 분석가로 커리어를 시작하거나 이직에 성공했습니다.