01
Data Analyst Fit
- Relevant Work
- 데이터 정리EDA지표 설계결과 해석문서화
- Core Skills
- SQLPythonpandasJupyterTableau
- Proof Projects
- Evidence
- 판단 기준 설계SQL/품질 gateCRM·세그먼트 supporting evidence
Resume
데이터 분석과 데이터 제품 구현을 함께 보는 요약 패널
직무별 적합성, 기술 범위, 증거 프로젝트를 빠르게 대조할 수 있도록 정리했습니다.
최다빈
분석 결과를 차트에서 끝내지 않고, 판단 기준·리스크 신호·검토 가능한 산출물로 연결하는 데이터 의사결정 아카이브를 구축합니다.
공공데이터, 상권 데이터, CRM 데이터처럼 성격이 다른 데이터를 목적에 맞는 분석 단위와 지표로 다시 정리하고, 검토자가 실제로 판단할 수 있는 기준·리스크 신호·웹 결과물로 연결하는 작업을 강점으로 삼고 있습니다.
React/Next/Vite 기반 웹앱, Vercel 서버리스 API route, DuckDB SQL mart, PostgreSQL local/fallback 검증, Docker/n8n/Mailpit dry-run evidence를 프로젝트 범위에 맞게 조합해 왔습니다.
프로덕션 엔지니어링 범위를 과장하기보다, 분석 결과가 실제로 확인 가능한 화면·문서·검증 스크립트로 끝까지 이어지는 흐름을 중요하게 생각합니다.
1순위 직무
2순위 직무
관심 산업
직무별 적합성
직무별로 먼저 확인할 작업, 기술, 증거 프로젝트를 분리했습니다.
02
Data Product Builder Fit
- Relevant Work
- 웹앱 구현서버리스 API 연결정적 fallback검증 가능한 배포
- Core Skills
- ReactNext.jsTypeScriptVercelGitHub Pages
- Proof Projects
- Evidence
- decision artifactVercel API routePWAreviewer report
03
Pipeline / Automation Validation Fit
- Relevant Work
- SQL 모델링data quality testslocal validationdry-run 경계 문서화
- Core Skills
- SQLPostgreSQLGitHub ActionsPython smoke testslocal dry-run
- Proof Projects
- Evidence
- quality gate PASSSQL validationfallback/local dry-run boundary
핵심 강점
문제 정의
분석 설계
지표 설계와 검증
도메인 해석 번역력
데이터 제품화
자동화 검증
기술 구성
도구 이름보다, 각 기술로 실제 어떤 작업을 수행하고 어떤 방식으로 결과를 전달하는지 중심으로 정리했습니다.
Core Stack
분석과 구현을 함께 묶는 기본 작업 도구입니다.
PythonSQLTypeScriptReactNext.jsViteVercelGitHub PagesGitHub Actions
Data Analysis & Statistics
전처리, 탐색, 통계 검정, 모델링 후보 검토에 사용하는 분석 도구입니다.
pandasNumPyJupyter NotebookSciPyscikit-learnstatsmodelsscikit-posthocsRFM AnalysisEDAStatistical TestingRegressionClusteringPredictive Modeling
Database & Pipeline
분석 가능한 테이블 구조, 검증 가능한 SQL layer, local/fallback 범위의 데이터 산출물을 구성합니다.
PostgreSQLDuckDBNeon fallback/historical evidenceSQLAlchemypsycopgSQL MigrationsSQL ModelsSQL TestsCSV/JSON PipelineData Quality ChecksStatic JSON Export
GIS / Spatial Analysis
도시·공공데이터 맥락에서 지역 단위 비교와 위험/후보 우선순위를 다룹니다.
GeoPandasShapelyPyProjQGISGeoJSONSpatial Grid AnalysisRisk/Candidate RankingPostGIS integration guide
Web & App
분석 결과를 사용자가 탐색할 수 있는 웹앱과 대시보드 형태로 구현합니다.
ReactNext.jsViteTypeScriptPWAStatic HTML/CSS/JS
Serverless & API
브라우저에 키를 노출하지 않는 서버리스 경유 구조와 공공데이터 API 응답 정규화에 사용합니다.
VercelVercel Serverless API RoutesPostgreSQL fallback pathdata.go.kr APIPublic Data API IntegrationAPI Response NormalizationServer-side API Key Proxy
Automation & Local Infra
운영 자동화가 아니라 로컬 검증과 dry-run 흐름을 재현 가능하게 만드는 데 사용합니다.
Docker Compose local validationn8n dry-run outlineMailpit local captureSMTP local testPython smtplibDry-run BridgeOne-command Smoke Test
Visualization & BI
분석 결과의 비교, 우선순위, 설명 흐름을 시각적으로 전달합니다.
TableauMatplotlibSeabornPlotlyStreamlit/pydeck prototypes
Deployment & Workflow
정적 사이트, PWA, 포트폴리오 페이지를 검증하고 배포하는 작업 흐름입니다.
VercelGitHub PagesGitGitHubGitHub ActionsnpmESLintTypeScript tscNext BuildVite BuildPython Smoke Tests
Docs & Output
프로젝트의 판단 근거, 한계, 실행 방법을 리뷰 가능한 문서와 산출물로 정리합니다.
MarkdownREADMETroubleshooting DocsReportLabpypdfpython-pptxopenpyxl
AI-assisted Workflow
AI는 아이디어 구조화, 코드 초안, 디버깅, 문서화의 반복 시간을 줄이는 보조 도구로 사용합니다. 문제 정의, 지표 설계, 결과 해석, 최종 판단 기준은 직접 검토합니다.
- 분석 아이디어를 정리할 때 AI를 활용
- 코드 초안 작성 및 디버깅에 AI 활용
- SQL/Python 에러 원인 파악에 AI 활용
- README, 분석 보고서, 페이지 문구 정리에 AI 활용
- 반복 작업을 줄이고, 검증 시간을 확보하기 위한 방식으로 활용
대표 프로젝트 요약
Flagship상세 보기
Seoul Storefront Redveil
서울 자치구를 지도에서 선택하고 리스크 점수·보류 사유·대체 후보를 확인한 뒤 매물 검토, 3분 진단, 후보 비교, 구별 리포트와 판단 메모까지 이어지는 지도 기반 상가 매입 리스크 분석 제품입니다.
25 Seoul Districts12,074 Transactions
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Shelter Signal
불안정한 공공 구조동물 공고를 현재 탐색(V1)과 일별 보존·변화 이벤트·누적 타임라인·마감 브리핑(V2)으로 분리한 history-aware public-data product입니다.
V1 Live APIDaily 06:20 KST
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DecisionOps Lab
synthetic 제품 이벤트를 DuckDB SQL mart, 23개 품질 gate, A/B evidence, D7 재방문·환불률·세션 활동의 3개 가드레일과 7개 시나리오로 검토해 Ship·Retest·Hold·Investigate memo/report로 연결한 DecisionOps workflow입니다.
23/23 PASS+3.97pp
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LH Traffic Safety · 고위험 격자 신호 분석
100m 격자 단위로 공간 좌표 포함 Random Forest 회귀 위험 신호를 산출하고 별도 Random Forest 분류 LORO로 지역 전이 가능성을 검증한 뒤 공개 점수 기준 Top-20을 현장 검토 우선순위로 정리한 공간 분석입니다.
100m Grid99,323 Grids
프로필 및 연락 경로
다음 검토 경로
직무 적합성을 확인했다면, 대표 프로젝트의 Decision Moment와 GitHub 문서를 함께 보면 작업 방식이 더 빠르게 보입니다.