TIL 133일차 : 이력서 피드백

 

✏️도전한 점

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1. 이력서 첨삭

 

01 why-how-what-so what

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"why-how-what-so what" 모델은 문제 해결 과정에서 체계적이고 논리적인 사고를 유도하여, 문제를 깊이 있게 분석하고 그 해결책이 가지는 의미와 가치를 명확히 하는 데 도움을 주는 프레임워크이다. 이 모델은 특히 의사소통, 분석, 프레젠테이션 같은 상황에서 유용하게 사용된다.

1. Why (왜): 이 단계에서는 문제나 상황이 왜 중요한지, 무엇이 주된 동기인지를 탐구한다. '왜 이 문제에 대해 이야기하거나 해결해야 하는가?'와 같은 질문을 통해 시작점을 설정하고, 문제의 중요성과 관련성을 명확히 한다.
2. How (어떻게): 여기서는 '왜' 단계에서 제시된 문제나 목표를 해결하거나 달성하기 위한 구체적인 방법이나 접근 방식을 고민한다. 이는 해결책의 계획, 전략, 방법론에 대한 논의를 포함할 수 있다.
3. What (무엇을): 이 부분에서는 '어떻게' 단계에서 논의된 방법을 실행에 옮기기 위해 필요한 구체적인 활동이나 단계, 제품, 서비스 등을 구체화한다.
4. So What (그래서 나에게 어떤 의미가 있는가): 마지막으로, 이 단계에서는 전체 과정이나 해결책이 가져올 결과의 중요성을 평가하고 설명한다. 이는 해결책의 효과, 영향, 가치를 평가하고, 이 모든 것이 왜 중요한지에 대한 궁극적인 정리를 제공한다.

 

02 데이터 마이닝

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"mining"이라는 용어는 원래 광산에서 광물을 채굴하는 활동을 의미한다. 하지만 다양한 분야에서 이 용어가 확장되어 사용되고 있으며, 그 중 하나가 "데이터 마이닝(Data Mining)"이다. 데이터 마이닝에서는 '채굴'이라는 단어가 실제 광물을 캐는 행위가 아니라, 대량의 데이터 안에서 유용한 정보나 지식을 '추출'하거나 '발견'하는 과정을 의미한다. 즉, 'mining'이란 용어는 어떠한 대상으로부터 가치 있는 자원을 추출하는 행위를 일반적으로 지칭하는 데 사용된다.

비유적으로, 마치 광산에서 금이나 다른 귀중한 광물을 찾아내는 것처럼, 데이터 마이닝은 방대한 데이터 속에서 패턴, 관계, 정보 등을 찾아내는 과학적, 기술적 방법론을 포함한다. 따라서, 'mining'은 광물을 채굴하는 원래 의미에서 확장되어, 데이터 분석, 지식 발견, 정보 추출 등에 이르기까지 다양한 분야에서 중요한 개념으로 자리 잡고 있다고 이해한다.

 

03 링크드인 수정 전(아카이빙)

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2023-11-30 ~ 2024-04-29 내일배움캠프 데이터분석 수료
2024-04-05 한국데이터산업진흥원 SQLD 자격증 취득
2023-11-30~ TIL, 기술 블로그 https://specialda.tistory.com