면접과제 (2) 썸네일형 리스트형 데이터 분석가를 위한 면접과제 이전 글 ‘면접과제의 기대와 현실 https://brunch.co.kr/@jejugrapher/258'은 엄밀히 말해서 데이터 과학자를 위한 면접과제를 설명한 거다. 데이터 분석과 데이터 과학이 다르다고 생각하지 않았는데, 최근 다른 일 때문에 찾아보니 데이터 분석은 그 자체로 완결된 태스크로써 데이터에서 인사이트를 찾아서 사람에게 전달하는 것인 반면 데이터 과학은 자동화를 위한 모델을 만드는 과정으로써 데이터 분석을 이용해서 결과물을 기계 (모델)에 전달하는 것으로 구분해서 사용하고 있었다. 그런 측면에서 ‘기대와 현실’ 글에선 EDA로 명시한 데이터 분석 과정이 매우 평면적이었고, 그 정도의 기초 역량만을 보면 됐다. 즉, 데이터를 불러와서 분포를 확인한다거나 결측치나 아웃라이어를 찾아서 제거 또는 .. 면접 과제 II 이전 글에서 원활한 진행과 바른 평가를 위해서 인터뷰 과제를 제시하곤 한다고 했다. 다양한 종류의 과제가 가능하겠지만, 본인이 참여한 인터뷰에서는 다음의 3가지 유형의 과제가 많았다. 예시 데이터와 함께 문제 상황을 설명하고 이를 어떻게 해결할지를 묻는 유형 제공된 데이터를 분석하거나 제시된 알고리즘을 구현하는 유형, 그리고 현업에 적용한 논문을 읽고 리뷰하는 유형 논문 리뷰 유형은 이전 글에서 자세히 적었고, 이번 글은 앞 두 유형에서 공통적인 걸 설명한다. 간혹 특정 기계학습 알고리즘을 특정 언어로 구현하라는 과제가 있을 수도 있으나, 문제 해결 방법을 요구하는 과제들은 '이것만이 정답이다'라는 그런 것이 없다. 다만 문제를 얼마나 포괄적으로 이해해서 다양한 시각으로 접근했는지를 보기를 원한다. 결론.. 이전 1 다음