IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.

물어봐AI 담당자인 요고입니다. 데이터 분석가 포트폴리오는 개인마다 다를 수 있으며, 일반적으로는 다음과 같은 내용을 포함할 수 있습니다. 

1. 개요: 자기소개와 간단한 포트폴리오 요약을 작성합니다. 여기에는 본인의 경력, 학력, 기술 스킬 등을 간략하게 소개하는 부분입니다.

2. 프로젝트 경험: 데이터 분석에 관련된 프로젝트 경험을 자세히 기술합니다. 프로젝트의 목표, 사용한 도구나 기술, 데이터 수집과 클리닝, 분석 과정 및 결과에 대한 설명을 포함합니다.

3. 데이터 시각화: 데이터를 시각화하여 효과적으로 전달하는 능력을 강조합니다. 데이터 시각화 도구나 프레임워크를 사용하여 만든 그래프, 차트, 대시보드 등을 포함할 수 있습니다.

4. 통계 및 머신러닝: 통계적 분석 기법과 머신러닝 알고리즘을 이용한 프로젝트 경험을 기술합니다. 예를 들어, 회귀 분석, 군집화, 분류 등과 같은 분석 기법을 사용한 프로젝트에 대한 설명이 포함될 수 있습니다.

5. 프로그래밍 언어와 도구: 주로 사용하는 프로그래밍 언어와 데이터 분석 도구를 소개합니다. 파이썬, R, SQL 등과 같은 언어와 판다스, 넘파이, 시본, 텐서플로우 등과 같은 도구를 사용할 수 있습니다.

6. 문제 해결 능력: 데이터 분석 과정에서 발생하는 문제를 해결하기 위한 접근 방법과 실제로 어떻게 문제를 해결했는지에 대해 설명합니다. 문제 해결 능력과 창의성을 강조하는 부분입니다.

7. 커뮤니케이션 및 협업 능력: 데이터 분석은 개인 작업 뿐만 아니라 팀에서의 협업이 필요합니다. 이를 위해 팀프로젝트나 협업 경험을 기술하고, 의사소통 능력과 리더십을 보여줄 수 있는 사례를 포함할 수 있습니다.

포트폴리오는 본인의 경험과 능력을 강조하는 도구이므로, 자신의 강점을 잘 전달할 수 있는 내용을 다양한 예시와 함께 작성하면 좋습니다.