[패스트 캠퍼스] 데이터 분석 부트캠프(BDA) 9기_ 미니 프로젝트
[패스트 캠퍼스] 데이터 분석 부트캠프 미니 프로젝트
네 안녕하세요 주인장입니다 ㅎㅎ 끝을 향해 달려가는 패스트캠퍼스 이야기~!! 오늘은 패스트캠퍼스에서 자랑하고, 특이점 및 차이점이 있는 '미니 프로젝트'에 대해서 다뤄볼텐데요~ 다른 부트캠프와는 어떤 차이가 있고, 어떻게 진행되는지 저와 함께 알아보겠습니다~!! 이번에도 음슴체인점 양해 부탁드려용~!! 😉😉 참고로 바로 전에 쓴 글인 중간 회고도 참고하시면 좋습니다 :)
1. 미니 프로젝트가 뭐야??
Excel, Python, SQL, Tableau 총 4가지 항목에 대해서 수업을 나가는데, 이중에서 Excel을 제외하고
Python, SQL, Tableau 이 3 가지 과목이 끝나고 나면 바로 프로젝트를 진행하는데 이것을 '미니 프로젝트'라고 한다('미니'라고 쓰고 기간만 짧은 프로젝트라고 한다).
BDA 8기까지는 SQL로 미니 프로젝트를 진행하지는 않았지만, BDA 9기부터는 SQL도 미니 프로젝트를 진행하였다(그래서 SQL만 프로젝트 시간이 매우 촉박하여, 하루 분석-다음날 발표라는 스타트업에 취업한 기분을 느낄 수 있었다^^) 끝물에 추석 등의 연휴가 있어서 그런지 SQL은 프로젝트 기간이 매우 짧아서 힘들었고, Tableau는 시간이 너무 널널해서 오히려 스트레스였다. 암튼 파트별로 프로젝트 기간 분배는 앞으로 점점 나아지지 않을까 싶다.(왜냐면 이미 많은 수강생들이 피드백을 남겼기에^^)
'미니 프로젝트'는 강의 수업이 다 끝나면, 강사님께서(강사님마다 다름) 프로젝트 관련 주제를 슬랙에(Slack, 수강생 소통 전용 플랫폼) 올려주시면, 자신이 원하는 주제를 투표를 한다. 주제는 각 파트마다/수업마다 달랐는데,
< Mini project 파트별 주제 선정>
1) 파이썬 : 큰 주제(ex. 이커머스, 미디어, 공공기관, 금융, 제조 공정, 게임 등)를 선택하고 그 안에서 자유 주제 선정 및 분석
2) SQL : 패캠 부트캠프 첫 SQL 프로젝트였음, 강사님께서 제공해주신 케글에 있는 'Olist e-commerce or Marketing' 'Funnel data' dataset 둘 중 하나 선택, 이후에 자유 주제 선정 및 분석
3) 태블로 : 강사님께서 제공해주신 총 4가지(HR, 지역사회 건강조사, 항공운항, 서울 APT 가격) 중 1가지 선택, 그 안에서 자유로운 조사/분석 실시
위와 같이 요런식으로 각 파트별로 프로젝트가 약간씩 다르게 진행되었음.. 각 강사님들마다 프로젝트를 진행할때 or 발표할때 중점을 두시는 부분들이 달랐기에(기본적인 것은 같았으나) 약간 적응하기 어려운 부분이 많았음. 파이썬에서는 이과 출신 강사님이셔서 기술적인 역량을 보여주면 매우 좋아하셨고, 긍정적인 피드백을 주셨으나 SQL에서는 문과 출신 강사님이셔서 논리적인 부분을 강조를 많이 하면서 프로젝트를 풀어내는 스토리를 굉장히 강조를 많이 하셨음. 태블로는가장 무난무난했음.
2. 팀별 인원 구성 & 프로젝트 진행
조원은 주제 투표 이후에 같은 주제를 선정한 수강생들끼리 랜덤 배정하게 된다. (약간 느낌상 가나다 순서...ㅋㅋㅋㅋ) 보통은 적게는 3명, 많게는 5명까지도 배치가 된다. 나는 5명-3명-4명-5명으로 프로젝트를 진행하였음. 3명은 뭔가 부족한 느낌이고, 5명은 뭔가 좀많은 느낌을 배제할 수는 없었다... 4명이 무난무난하게 밸런스가 가장 좋은 것 같다!! 처음 프로젝트때는 간단하게 주제, 거주 지역, 선호 하는 프로젝트 수행방식(온라인/오프라인/무관) 등이였다면 수강생들의 폭풍 피드백으로 점점 질문들이 다양하게 많아졌다.
예를 들면, 자신의 파이썬 스킬을 1~5점의 점수로 나타낸다면?? 피하고 싶은 유형이나, 자유로운 건의사항 쓰는 문항 등등 조금 더 구체화된 질문들이 많았고 중간에 무임승차자들을 예방하고자 중간 설문도 생기고는 했다.(다른 팀에서는 그런 사건이 발생했다고 한다 ㄷㄷ 안걸려서 다행...)
팀별로 인원구성이 되었으면 슬랙을 통해서 바로 공지를 해주고, 바로 팀별로 모여서 프로젝트를 자유롭게 진행하게 함. 수업시간을 통해서 프로젝트를 진행하여 오전 9시~오후6시까지 온라인 Zoom을 통해서 진행이 되었음. 다른 팀 같은 경우는 오프라인으로 만나서 진행도 하고, 같이 저녁도 먹고 술도 마시고 했다고 한다(인싸조 ㄷㄷ)
프로젝트 간에 프로젝트를 진행하는 방법은 자유이며, 1~2일 마다 조별 강사님 피드백이 이루어짐. 지금까지 했던 것을 점검 받고, 방향성을 잡아주시는 시간이 있기 때문에 프로젝트가 조금 더 좋은 방향으로 갈 수 있었던 것 같다. BDA 9기는 4명씩 총 10개의 조가 나올만큼 사람이 많았고(약 40명) 중도 이탈자자는 아예 없었고(있었나?), 취업자 2명 이탈 제외하고는 전원 아직까지는(?) 생존 중이라고 한다. 생각보다 잠수, 이탈자, 무임승차자 및 문제를 일으키는 인원들은 없어보였고 전체적으로 수준이 매우 뛰어난 사람들이 많았다(특히 외국 유학 출신들, 현업자들의 퇴사후 부트캠프 수강 등등 다양한 인원들이 많았음)
3. 프로젝트 내용
1. Python 미니 프로젝트 : 온라인 시장에서의 화장품 매출 증진을 위한 인사이트 발굴 / 스킨케어 제품에 대한 사용자 리뷰 분석
(* 데이터 출처: Kaggle - Sephora Products and Skincare Reviews)
keggle에 나와있는 Sephora Produccts and Skincare Reviews dataset으로 파이썬을 활용해서 전처리 및 EDA 진행하였고, 이후 리뷰수/평점/좋아요 수 등을 이용하여 E-커머스 시장에서 어떤 부분들이 상관관계 있는지 데이터 분석을 진행하였음.
1) 주제 선정
파이썬 프로젝트의 경우, 데이터의 수집과 주제 선정, 목표 설정까지 자율적으로 진행되어 조원들과 직접 keggle, 공공데이터포털 등에서 공공데이터를 수집하여 논의하여 주제와 데이터를 선정하였음. 우리 조가 선택한 주제가 이커머스였고, 관련 데이터를 찾다가 세포라 데이터를 발견하였음. 요즘에는 올리브영도 모바일 및 인터넷으로 구매하는 경우가 많고, 화장품도 온라인으로 사는 등의 구매 경험이 많아졌다라는 것에 대해서 조원들도 공감을 많이 하였음. 그리고 코로나 이후 온라인 시장에서의 화장품 구매가 익숙해지고, 많아졌다는 관련 여러 기사를 통해서 '주제 선정을 해도 되겠다'라는 생각이 들어서 조원들과의 투표 결과에 따라 이 주제로 결정이 되었음.
2) 프로젝트 개요 및 배경 설명
(1) 최근 온라인 시장에서 화장품 매출 비중 증가하였으며, 이에 따라 온라인 유통 판매 채널과 디지털 마케팅이 확대됨
(2) 나이, 건강과 무관하게 피부 건강에 대한 관심도가 증가하였으며, 친환경 이슈를 넘어 지속 가능성 등 생산과 소비 시장 전체에 영향을 주는 패러다임 등장
(3) 이로 인해 코로나 영향력을 벗어난 뷰티 업계의 최근 경향 분석의 필요성 → 코로나의 영향권에서 벗어난 시점에 대한 정의가 필요했고, 우리 팀은 다음과 같은 관점으로 해당 시점을 선정함.
(4) 세포라가 장악하고 있는 북미 기준 22년 3~4월 넘어서부터(*미국에서 프로 스포츠 개막하는 봄 시즌 - 야구, 미식 축구 등등) 코로나 체감이 거의 사라졌으며, 미국의 경우 이 시기에 하와이를 마지막으로 마스크 의무 착용을 해제함. 21년에 비해서 22년에 미국인들의 해외 여행이 많이 증가하는 것을 봤을 때(관련 기사 참조), 미국 시장이 다시 살아나는 것의 기준을 22년으로 보았음.
3) 분석 결과
✔ 코로나 이후 온라인 마켓과 마케팅 활성화로 화장품 시장에서 온라인 구매 증가
✔ 뷰티 업계에서는 소비 행태를 실시간으로 분석하는 세포라 고객 리뷰 데이터 활용 가치 강조됨
✔ 세포라가 장악하고 있는 북미, 유럽 시장에 국내 뷰티 업계가 진출하는데 활용할 수 있는 기초 자료로써의 가치
✔ 이후 국내 데이터를 활용할 수 있다면, 세포라가 국내 시장 정착에 실패한 요인 또한 분석할 수 있을 것으로 기대
3-1 ) 'Sephora Product Analysis' 데이터셋
(1) 세포라에서는 다양한 가격대, 다양한 카테고리의 제품을 판매하고 있으며, 그 중 '스킨케어 제품'의 가격분포가 가장 다양하였음
(2) 제품의 평점 분포는 4점 대 평점이 가장 많으며, 사용자의 주관적인 기준에서 5점 만점은 까다롭게 평가되는 것으로 보임
(3) 평점은 가격대와 관계없이 사용자의 주관적인 경험에 따라 작성되고 있음
(4) 제품의 가격이 높을수록 비교적 높은 평점이 분포되어 있지만, 가격이 낮다고 해서 평점이 낮지 않음 (가격이 낮으면서 만족감을 주는 제품이 있음)
(5) 평점이 높은 제품은 좋아요가 많이 분포되어 있음
(6) 세포라의 제품의 평균 평점에는 큰 차이가 없으나, 세포라 독점판매 상품은 아닌 것보다 좋아요 수가 많음(사람들이 다른 상품보다 세포라 독점 상품을 선호하고 있음)
3-2) 'Sephora Skin Care Product + Reviews Analysis' 데이터셋
(1) 스킨케어 제품은 대체적으로 구매자의 평점이 높음
(2) 세포라의 스킨케어 제품을 대체적으로 긍정적으로 평가하고 있음
(3) 제품별 평균 평점이 높은 상위 5개의 제품은 모두 소비자들은 친환경적 제품을 선호하고 있음
(4) 브랜드별 평균 평점이 높은 브랜드 또한 'clean+planet positive'으로 확인됨
(5) ‘clean at sephora’에서 가장 좋아요 수가 많은 브랜드는 ‘drunk elephant’이며, 피부 고민에 대한 키워드의 빈도가 높았음
(6) 평점 1~2점 리뷰에는 제품의 향, 사용감, 특징에 대한 부정적인 경험 언급이 많은 것을 알수 있었고, 평점 4~5점 리뷰에서는 해당 제품의 제품 사용 후 긍정적인 효과, 구매자들의 만족도가 높음을 알 수 있음
(7) 리뷰의 긍/부정 리뷰 단어 수와 리뷰데이터의 길이는 제품의 평점에 영향을 미치지 않음(복합적인 요인이 있을 것이라 추정, 리뷰에는 다양한 내용이 포함되어 있고 사람에 따라 리뷰데이터 작성하는 분량이 다르기 때문)
(8) 스킨케어 제품을 구매한 구매자의 스킨케어 타입별 소비액은 차이가 없음(평균 $49)
(9) 제품을 구매할 때 하나의 제품을 구매하기보다 두 개 이상의 제품을 구매하는 비율이 높으나, 동일한 제품을 재구매한 소비자는 매우 적음(스킨케어 제품 특성상 소비 사이클이 길기 때문)
4) 프로젝트 후기
- 당장 배운 파이썬을 활용하고 코드를 활용해서 데이터를 전처리하고 분석하는 부분에서 많은 도움이 되었음.
- 데이터 문해력과 도메인에 대한 이해가 데이터 분석에 얼마나 중요한 부분인지를 체감할 수 있었음.
- 수집한 데이터를 빠르고 정확하게 해석할 수 있었다면, 시간 내에 더 다양한 분석을 할 수 있었을 것이란 아쉬움이 남음
- 데이터의 인구통계학적 정보가 없어, 인구특성별 데이터 분석을 하지 못한 것이 아쉬움
2. SQL 미니 프로젝트 : 온라인 판매 능숙도를 통한 핵심고객 유입 전략
(*데이터 출처 : Kaggle - Olist E-commerce Public Database and Marketing Funnel by Olist )
1) 주제 선정
SQL 프로젝트의 경우 담당 강사님께서 미리 준비해주신 데이터셋을 활용하여 각각의 조별로 다양한 분석 주제를 발굴해서 결과물을 공유하는 방식으로 프로젝트가 진행되었다. 2015년 설립된 브라질의 이커머스 마켓플레이스인 Olist의 2016-2018 수집된 100,000개 이상의 데이터를 확보할 수 있었고, 데이터의 출처는 Kaggle에서 수집하였다. 수집된 데이터에서 Olist e-commerce 또는 Marketing Funnel by Olist 둘 중 하나를 골라야했고, 2번째인 마케팅 퍼널 데이터를 선택하였으나 마케팅 퍼널 데이터는 컬럼 및 row의 개수도 매우 적기에 e-commerce 데이터와 조인을 사용하여 분석에 필요한 컬럼을 가져와서 진행을 하였음.
2) 프로젝트 개요 및 배경 설명
(1) 우선적으로 브라질이라는 특정 해외 시장에 대한 이해와, Olist만의 사업 아이템에 대한 이해를 위해 다양한 정보를 수집하는 시간을 가졌고, Olist 기업은 마켓플레이스 플랫폼이기 때문에 Olist의 소비자는 구매자가 아닌 판매자(Seller)인 것을 확인하였음. 이러한 Seller들의 월 구독료 및 판매 수수료를 받는 것이 Olist의 BM이였기에 어떻게 하면 Seller들의 판매를 높일 수 있을지 '온라인 판매 능숙도'라는 우리 팀만의 기준을 만들어서 Seller들의 특성을 확인해보고자 했음. Olist 사의 지속적인 운영 및 매출 향상을 위해서는 Seller들의 온라인 판매 능숙도가 높아야 Olist 기업과-Seller들 모두 Win-Win 하기 때문에 우리 팀은 '온라인 판매 능숙도를 통한 핵심고객 유입 전략'이라난 프로젝트 주제를 선정했음.
(2) "판매 매출(825 헤알 이상) / 리뷰평점 4점" 을 기준으로 4사분면으로 나누어서 '온라인 판매 능숙도'라는 기준을 만들었고, 상(1사분면) / 중1(2사분면), 중2(4사분면) / 하(3사분면)에 따른 특성을 파악해보았음.
3) 분석 결과
(1) 온라인 판매 능숙도가 높은 판매자들의 주요 유입 경로 및 비즈니스 규모/형태를 파악할 수 있었음.
(2) 온라인 판매 능숙도 '상~중'은 능숙도 '하' 보다 Social 채널의 유입 비율이 최소 5% ~ 최대 10% 높았음
(3) 큰 규모의 온라인 판매자 비율이 (Onlie_big, 대규모 판매유통자) 온라인 판매 능숙도 '상'의 비율이 '하'보다 약 14% 높았음.
(4) 비즈니스 분야에서는 모든 능숙도에서 브라질 시장의 특성을( ※ 건강, 가전, 가구, 가정 용품들을 주로 사는 경향) 잘 반영하고 있었고, 온라인 판매 능숙도 '상'에서는 특히 건강/미용 분야가 약 40% 비율을 차지하였음.
4) 프로젝트 후기
- 가설과 그 가설에 대한 논리 검증 및 근거를 토대로 잘 만들어갔으나 시간이 부족해서(턱없이 부족한 SQL 미니 프로젝트 기간이였음 ㅠㅠ) 뒷 마무리가 매우 아쉬웠음. 핵심고객에 대한 유입 전략에 대해서 제시를 하고 싶었지만 시간과 조금 더 깊게 분석해보지 못해서 매우 아쉬웠음. 앞부분의 논리적 타당성을 찾는 부분에서 칭찬을 많이 받았으나 뒤로 갈수록 논리가 없이 그냥 1차원 수준의 분석으로 끝나서 더더욱 아쉬웠음. 결론이 제대로 안난 느낌?
- 우리가 선택한 한 가지 데이터셋만을 활용한 것이 아닌, 다른 주제의 데이터셋을 join하여 활용하여서 사용해본 것이 재미있었음.
- 동일한 데이터셋을 가지고 5개 팀씩 분석을 진행하였는데, 같은 데이터이지만 서로 다른 주제가 도출되는 것이 흥미로웠고, 고민해보지 못한 방향으로 프로젝트를 진행한 팀들의 발표는 새로운 느낌이여서 좋았음.
3. Tableau 미니 프로젝트 : 한국 성인의 복합질환 현황
(*데이터 출처 : 질병관리청 - 2021 지역사회건강조사)
1) 주제 선정
질병관리청에서는 매해 우리나라 국민을 대상으로 지역사회건강조사를 진행한다. 이 안에는 생활 습관, 이환, 기초 건강에 대한 다양한 설문 문항들이 있으며, 지역주민의 건강상태를 파악하여 근거에 기반 한 보건정책 수립 및 평가를 위해 조사 결과를 활용한다. 해당 데이터는 문항 수가 다양한 만큼, 공공 정책 관련된 기획을 위한 데이터분석을 연습할 수 있다는 점에서 매력적으로 다가왔다.
문항 수가 방대하고, 설문조사 결과지라는 해당 데이터 셋의 특성 상 특정 주제를 기준으로 해당 데이터를 시각화 하는 것이 의미 있을 것이라고 팀원들과 열띤 토의 끝에 결론을 내렸다. 어떤 주제가 좋을지 관련 자료를 수집하던 중, 지역사회 관련된 논문을 한번 찾아보라는 강사님의 말씀에 '복합 질환'이라는 개념에 대해 다룬 '한국 보건사회 연구원'의 논문 자료를 찾았음. 지역사회건강조사 데이터에서도 여러 질환에 대해 묻는 문항이 있어서, 충분히 다루어 가공하면 좋은 주제가 나올것 같다고 내가 주장하였고, 조원들과 논의하여 최종적으로 '한국 성인의 복합 질환 현황 분석'이라는 주제를 선정하게 되었다.
2) 프로젝트 개요 및 배경 설명
(1) '복합 질환'이란, 두 개 이상의 질병을 가진 환자를 의미함
(2) '한국 보건사회 연구원'에 따르면, 복합질환은 단일 질환에 비해 다양한 개인적, 사회적 문제를 야기할 뿐 아니라 의료이용과 관련해서도 사회적 비용의 증가를 초래함( ※ 참조한 논문에서 발췌 - '한국 성인의 복합질환 현황과 이환 패턴 분석 연구')
(3) 복합질환의 부정적 영향에도 불구하고, 국내에서는 복합질환의 현황 파악이 제대로 이루어지고 있지 않으며, 이들의 치료 및 개입의 첫 단계인 의료이용에 대한 국내의 연구는 미비
(4) 2021년 지역사회건강조사에서 수집된 약 22만 건의 건강 데이터를 '복합질환자, 단일질환자, 해당 없음' 세 집단으로 분류
(5) 고혈압, 당뇨, 알콜 고위험군 중 2개 이상 해당하는 경우 복합질환, 이중 1개에 해당하는 경우 단일 질환자
(6) 고혈압 진단 여부, 당뇨 진단 여부 문항에 대한 응답을 활용, WHO 음주 가이드라인 기준 위험 음주에 속하는 사람을 알콜 고위험 군으로 정의(※ 남성: 1회 7잔 이상, 여성 1회 5잔 이상 주 2회 이상 음주)
3) 분석 결과
(1) 복합질환을 겪는 비중은 남성이 더 높고, 60대 이후 성별과 무관하게 그 비중이 증가함
(2) 복합질환자 중 당뇨와 고혈압이 있는 사람이 72.63%로 가장 많았음
(3) 전국을 수도권, 광역시권, 비해당권으로 분류하였을 때, 비해당권에서 복합질환자 비중이 가장 높았고, 의료 미충족을 경험한 사람의 비중 역시 가장 높았음
(4) 복합질환자가 단일질환자에 비해 경제적 어려움과 접근성을 이유로 의료 시설을 방문하지 못한 경우가 많았음
(5) 복합질환자의 약 50%가 농림어업종사자 혹은 단순노무종사자였으며, 이들의 월 평균 소득은 타 직종에 비해 월등히 낮았음
(6) 가구소득이 낮을수록 복합질환자 비중이 높았음. 농립어업종사자는 비해당 지역 거주 비율이 높았으며, 이는 비해당 지역의 복합질환자의 의료미충족 이유 중 접근성 문제와 연결지어 생각해볼 수 있음
(7) 복합질환자가 우울감을 더 많이 느끼고, 삶의 질을 낮게 평가한 집단에서의 비중이 가장 높았으며, 자살 생각을 했던 사람의 비중 역시 복합질환자가 더 높았음
(8) 복합질환자의 84.4%가 주 5-7일 아침식사를 하며, 이는 다음의 이유와 연관지어 생각해볼 수 있다. 1) 복약을 위함 2) 당뇨에는 혈당관리를 위해 아침 식사를 하는 것이 좋음(대한당뇨병학회, 2023)
(9) 복합질환자는 다른 집단에 비해 일생 중에 한번이라도 흡연을 했거나, 하고 있는 비중이 높았으며 하루 평균 흡연량도 가장 많았음
4) 프로젝트 후기
- 태블로 미니 프로젝트는 '지역사회건강조사'라는 이번 기수에서 처음으로 진행하는 dataset으로 진행되었음. 강사님께서 질병관리청의 지역사회건강조사 데이터를 받아오셔서 진행되었음. HR, 항공, 서울시 아파트 데이터도 있었지만 딱히 끌리지 않아서 이 데이터를 선택했다가 정말 낭패를 볼 뻔 했음. 먼저는 정확한 정보를 알아낼 수 있는 문장들이 많았으며, 애매한 답변들이 많았기 때문(설문지 데이터는 다시는 안하리...!!)
- 시각화 자료라는 것은 만드는 사람의 목적 혹은 의도에 따라 전혀 다른 구성이 나올 수 있다는 것을 경험을 통해 깨달았음. 차트의 눈속임에 속지 말자라는 생각도 들었고, 남들이 발표하는 부분에 대해서 뭔가 비율적으로나 그래프적으로 안맞는 부분이 있는지 자세하게 봐야겠다라고 생각이 들었다.
- 논문 및 여러 기사를 통해서 자료를 수집하고 주제를 선정하는 것의 재미(?)를 느껴서 재밌었고, 조금 더 구체적이고 뚜렷한 문제 정의 및 원인을 분석했다면 더 나은 분석이 될 수 있었겠다라는 생각이 들었음.
- 아직은 초보 수준이기에 태블로를 다루는데 이것저것 다 넣어보다가 얻어 걸리는 그런 것들이 많았음. 그래도 초보가 다루기에도 조금만 알면 매우 쉬웠음. 하지만 다양한 파일을 넣을 수는 없어서 아쉬웠고, 약간의 불편한 부분들도 있었음(엑셀에서는 되는데 태블로에서는 안되는 부분들이 조금씩 있음). 차트/그래프 부분에 엑셀보다 쉽고 고차원적으로 나타내준다는 장점이 있기에, 분석을 진행하기 보다는 전문 시각화 툴로써 사용하는 것이 적합하겠다는 것을 느꼈음.
4. 프로젝트 그 이후
네 여기까지가 미니 프로젝트 관련 내용이였습니다 ㅎㅎ 앞선 3번의 미니 프로젝트는 결국은 마지막 프로젝트인 '파이널 프로젝트'를 위한 전초전이라고 생각이 듭니다!! 저희 기수분들은 적은 시간이지만, 정말이지 하루만에 PPT도 휘황찬란하게 준비해오시는 등의 열정을 많이 보여주셔서 매니저님들은 미니 프로젝트는 파이널 프로젝트를 위한 연습 과정이라고 말씀을 해주셨지만, 모두들 매번매번 진심으로 하시더라구용~!! 안일했던 제가 반성하게 되는 계기였습니다...😢
그리고 매 기수마다 파이널 프로젝트 컨텍하는 기업들이 다른 것 같아요~!! BDA 8기에서는 '쇼핑몰 데이터'를 가지고 했고, 이번 기수는 보안/버그 관련 기업과 함께 관련 데이터셋을 받아서 현재 파이널 프로젝트를 진행중입니다~!! (파이널 프로젝트도 후기로 돌아올께용!! ) 10월 달 내내 진행을 해야하다니 흑흑 벌써부터 쉽지 않지만~!! 끝까지 마무리 잘해서 돌아오는 주인장이 될께용~!! 파이널 프로젝트까지 다 끝나면 진짜 찐!! 가감없는 후기 기대해주세용!! 지금까지 Pack이였습니다 :)