[OPIC] 오픽 준비할 때 고려해야되는 내용 정리

오픽(Oral Proficiency Interview - Computerized)은 영어 말하기 능력을 평가하는 시험으로, 취업 준비에 있어 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 오픽을 준비하기 위해 다음과 같은 방법을 따르는 것이 효과적이다.목표 등급 설정오픽은 IL부터 AL까지 총 8개의 등급으로 나뉜다. 목표하는 회사나 직무에서 요구하는 수준을 확인한 후, 자신의 목표 등급을 명확히 설정한다. 일반적으로 취업을 위해서는 IM2 이상을 요구하는 경우가 많다.오픽 시험 구조 이해오픽 시험은 질문에 대해 정해진 시간 내에 답변을 녹음하는 방식으로 진행된다. 주제는 개인의 관심사와 경험을 기반으로 출제되므로, 먼저 OPIc Background Survey를 통해 선택한 주제를 중심으로 대비한다.스피킹 연습실전처..

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• · 2025. 1. 22.
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[PCCE] 프로그래머스 민간자격증 취득 후기

학교에서 지원해주는 PCCE 인증시험을 수강하고 문제를 해결했다.각 문제별로 특성이나 필요한 능력이 다른데, 본인은 특히 빈칸채우는 것이 제일 힘들었던 것 같다. 코드를 읽고 빈칸에 넣기 위해선 다른 코드들을 보고 의도를 파악해야 하는데, 테케가 1개씩 주어지기 때문에무엇을 의도한건지 파악하기 어려웠다. 따라서 빈칸은 한 문제 틀린 것 같다... 허허,, 마음에 걸리는 문제가 하나 있었는데 주어진 테케는 해결했지만, 다른 것을 해결할 순 없었다.문제에 대한 내용은 설명할 수 없으나, 입력이 조금 복잡해서 테케를 직접 짜기에는 시간이 부족할 것이라고 판단했다.  다른 문제들은 일반적인 코테 푸는 것과 같아서 쉽게 해결할 수 있었다. 코딩테스트는 꾸준히 문제를 해결하는 것이 중요한 것 같다.만점을 노렸으나,..

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• · 2025. 1. 15.
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ADSP 자격증 주요 내용 요약

ADSP 자격증 주요 내용 요약1. 데이터 이해데이터는 정보의 원천으로, 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분된다. 데이터 품질 관리의 핵심 요소는 정확성, 완전성, 일관성이다. 또한, 메타데이터와 데이터 거버넌스를 통해 데이터 관리 체계를 확립한다.2. 데이터 분석 기획데이터 분석은 문제 정의부터 시작하여 수집, 분석, 결과 도출 및 활용까지의 과정을 포함한다. CRISP-DM 방법론을 사용하여 체계적인 분석 프로세스를 수립할 수 있다. 이 방법론은 비즈니스 이해, 데이터 이해, 데이터 준비, 모델링, 평가, 배포의 단계를 따른다.3. 데이터 분석 방법론기술 통계와 탐색적 데이터 분석(EDA)이 핵심이다. 기술 통계는 평균, 분산, 표준편차와 같은 기초 통계량을 다루고, EDA는 시각화를 통해 데이터를 ..

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• · 2025. 1. 13.
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파이썬 PCCE 자격증이 무엇인가 ?

파이썬 PCCE란 무엇인가?PCCE는 Python Certified Entry-Level Programmer의 약자로, Python Institute에서 제공하는 초급 레벨의 파이썬 프로그래밍 자격증이다. 이 자격증은 프로그래밍 초보자와 파이썬 학습을 시작한 지 얼마 되지 않은 학습자를 대상으로 한다.PCCE를 취득하면 프로그래밍 기본 개념과 파이썬의 핵심적인 기능에 대한 이해를 입증할 수 있다. 자격증은 전 세계적으로 인정받으며, 프로그래밍 관련 직무에 초급 수준의 실력을 보여줄 수 있는 좋은 수단이다.PCCE의 특징PCCE는 다음과 같은 특징을 가진다:기본적인 프로그래밍 개념을 강조변수와 자료형, 조건문, 반복문 등 기초적인 프로그래밍 개념이 포함된다.간단한 알고리즘과 문제 해결 능력을 평가한다.파이..

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• · 2024. 12. 27.
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데이터 사이언티스트 학습 분야 및 기술스택 정리

데이터 사이언티스트가 되기 위해 공부해야 할 분야와 기술 스택데이터 사이언티스트는 데이터의 수집, 분석, 예측 및 모델링을 통해 비즈니스 문제를 해결하는 직무이다.이 역할을 수행하기 위해서는 폭넓은 지식과 다양한 기술 스택이 필요하다.이 글에서는 데이터 사이언티스트가 되기 위해 공부해야 할 주요 분야와 필요한 기술 스택을 정리한다.1. 프로그래밍 및 데이터 처리데이터를 분석하고 처리하기 위해 프로그래밍 언어와 도구를 다룰 수 있어야 한다.필수 기술 스택Python: 데이터 분석, 머신러닝, 시각화 등 거의 모든 데이터 관련 작업에 사용된다.R: 통계 분석과 시각화에 강점을 가진 언어이다.SQL: 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 조작하기 위해 필수적이다.Apache Kafka: 실시간 데이터 스트리밍 및..

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• · 2024. 12. 18.
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데이터 사이언티스트와 데이터 분석가 비교하기

데이터 사이언티스트와 데이터 분석가의 차이데이터 사이언티스트와 데이터 분석가는 데이터 중심의 직무를 수행한다는 공통점이 있다. 그러나 이 두 직무는 역할, 기술 요구사항, 업무 목표 등에서 차이가 있다. 이 글에서는 데이터 사이언티스트와 데이터 분석가의 차이점을 주요 특징과 사례를 통해 설명한다.1. 데이터 사이언티스트란?데이터 사이언티스트는 복잡한 데이터 문제를 해결하기 위해 데이터 분석, 프로그래밍, 머신러닝 등의 기술을 활용하는 직무이다. 데이터를 기반으로 새로운 통찰을 제공하거나, 예측 모델을 개발하여 의사결정을 지원하는 것이 주요 업무이다.주요 업무대규모 데이터 세트 처리 및 분석머신러닝 모델 설계, 개발, 평가데이터 시각화를 통한 결과 전달데이터 기반의 전략적 통찰 제공필요한 기술프로그래밍 언..

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• · 2024. 12. 15.
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