진현우님은 데이터/AI 분야의 신입 데이터 엔지니어로서, 데이터 전처리 및 분석, 머신러닝 모델 구현 경험을 보유하고 있습니다. 삼성 멀티캠퍼스 데이터 엔지니어 부트캠프 수료 후, 다양한 프로젝트에서 데이터 시각화 및 효율적인 데이터 분석을 통해 성과를 창출하며 경력을 쌓아가고 있습니다.
[기술 스택 및 경험]
-Language
Python: 객체 지향 프로그래밍, 웹사이트 구현
-Framework / Library
Pandas, NumPy
Scikit-learn, TensorFlow
Matplotlib, Seaborn
BeautifulSoup, Selenium
→ 데이터 전처리 및 분석, 지도/비지도 학습 모델 구현, 데이터 시각화, 웹 데이터 수집(Web Scraping) 경험
-Database
MySQL, MongoDB
→ 데이터베이스 설계 및 쿼리 작성, 비정형 데이터 처리 경험
기타 도구 및 플랫폼
Git / Github, Jupyter Notebook
Hadoop, Spark (PySpark)
→ 프로젝트 버전 관리, 분산 컴퓨팅 환경에서 대용량 데이터 처리, PySpark를 활용한 데이터 분석 경험
- 상품권 시장 데이터를 체계적으로 수집하고 심층 분석하여 최적의 구매 타이밍 및 판매 전략을 수립하고 수익성 개선에 기여
- 일일 거래 내역을 상세하게 기록하고 거래 패턴 분석 및 리스크 관리 시스템 확립
- 상품권 금액대별 실시간 모니터링을 위한 카카오톡 메신저 자동 수신 프로그램을 Python으로 구현하여 업무 효율성 향상
- 매장별 판매 데이터를 분석하여 인기 메뉴를 파악하고, 이를 기반으로 식자재 발주량을 최적화하여 재고 관리 효율성 향상에 기여
- 과거 주문 데이터와 지역별 특성을 종합적으로 분석하여 배달 구역을 효율적으로 설정하고, 시간대별 수요를 정확하게 예측하여 배달 서비스 품질 개선
- 각 메뉴별 원재료 사용량을 체계적으로 추적하고 시장 가격 변동을 고려한 원가 분석을 실시하여, 수익성과 고객 만족도를 모두 고려한 합리적인 메뉴 가격 책정 전략 수립
- 가스 및 기름 보일러 제품에 대한 엄격한 품질 기준의 전수 검사를 수행하고, 불량 유형별 발생 빈도를 분석
- 생산 공정 품질 편차 발생 구간을 식별하고, 제조 공정 최적화를 위한 구체적인 개선안을 수립하여 경영진에 제안
- 일일 품질 관리 결과를 체계적으로 문서화하여 상세 보고서를 작성하고, 주간/월간 품질 동향 분석을 통해 장기적인 품질 향상 전략 수립에 기여
- 국내 보일러 수리(Before Service+After Service) 출장과 미국 현지 보일러 수리 (After Service) 출장을 다수 수행하면서, 다양한 현장 상황에서 발생하는 복잡한 기술적 문제들을 효과적으로 진단하고 해결
