반응형 데이터시각화3 [파이썬Python-웹 스크래핑] 채용공고 내 단어 출현빈도 분석하고 시각화 feat.자연어처리 요즘은 일자리를 구하려면, 특히나 내로라는 외국계에 취합하고자 한다면 일단 기업의 지원자선별시스템(ATS, Applicant Tracking System)의 눈에 띄는 것이 중요합니다. ATS라는 기계적인 용어가 다소 거북할 수 있지만 포춘 500대 기업의 99%가 이미 해당 솔루션을 사용하고 있을 정도로 공공연하게 알려진 도구입니다. 나라는 사람이 그 기업의, 그 직무에 더할나위 없이 딱 맞는 인재라 할지라도 당신의 이력서가 이를 담아내지 못 하면(=ATS의 레이더에 걸리지 못 하면) 결국은 수많은 이름 없는 지원자들 중 한 명으로 남게 될 겁니다. 결국 '알고리즘'이 적합한 구직자를 선별해내는 요즘 시대에 구직자 역시 그 알고리즘을 역이용(like 태극권)할 수 있는 어느 정도의 데이터 리터러시, 혹.. 2022. 1. 1. [데이터 사이언티스트 독학 01] Data Science의 정의, 데이터 처리(Data Processing)를 배우는 방법 싱가폴 출신의 데이터 사이언티스트, Travis Tang님의 아티클을 번역한 글입니다. 데이터 사이언티스트 wannabe라면, 일독할 가치가 충분한 글입니다. Travis Tang님은 화학공학을 전공했지만 테크기업에서 데이터 분석가로 사회생활을 시작했습니다. 몇 차례에 걸쳐 포스팅 될 그의 이 아티클은 화학공학도가 데이터 사이언티스트로 일하기까지의 여정과 필요한 스킬셋(skill set)을 구체적으로 담고 있습니다. Tang은, 데이터 사이언티스트로 나아가는 데 필요한 정보는 홍수처럼 넘치는데 오히려 그 때문에 최고의 자원을 선별해내는 것이 어렵다고 토로합니다.그렇기 때문에 먼저 아래의 질문에 답을 할 수 있어야 한다고 강변합니다. 데이터 과학이란 무엇입니까? 아, 이것은 인사 담당자와 기업의 면접관 모.. 2021. 8. 18. [부동산 데이터 분석] 필요한 데이터는 무엇이고 어디서 얻을 수 있는가? 긴 숫자와 글을 동원하며 설명해야 할 풍성한 정보가 지표(indicator)에 담겨 있습니다. 어떤 지표들은 우리가 원하는 결과와 연관이 있다는 게 꾸준히 증명되어서 이 지표들을 잘 활용하면 남보다 적은 시간을 들이고도 좋은 의사결정을 내릴 수 있습니다. 주식투자에선 그런 지표들을 확인하기도 쉽고, 어떤 매체에서나 연일 전문가라는 사람들이 나와 특정 지표와 현상의 관계를 설명해주는데 부동산 영역은 정책이라는 요인이 거의 중력처럼 작용하고 있어서 모든 담론이 거기에 집중되어 있는 것 같아요. 그게 중요한 요인은 맞지만 유일한 요인은 아닐 겁니다. 부동산으로 돈을 버는 게 목적이라면 그 목적에 부합하는 데이터를 총동원해야죠. 그런데 부동산 가격과 관련된 지표가 뭔지 잘 몰라서, 언제나처럼 앞서 가신 분들.. 2021. 6. 11. 이전 1 다음 반응형
