1. 성장 과정 및 개인 특성

저는 어릴 적부터 게임을 즐기며 자랐습니다. 단순히 게임을 플레이하는 것을 넘어 게임의 시스템이나 디자인에 대한 호기심이 많았고, 게임 속 데이터가 어떻게 활용되고 분석되는지에 대해 끊임없이 질문하며 탐구하는 시간을 보냈습니다. 특히, 대학교 2학년 때 참여했던 게임 개발 동아리 활동은 제게 큰 전환점이 되었습니다. 팀 프로젝트를 통해 데이터 기반의 게임 디자인 및 마케팅 전략의 중요성을 절실히 느꼈고, 실제 데이터를 분석하고 해석하여 게임의 문제점을 찾고 개선하는 경험을 통해 데이터 분석에 대한 흥미와 자신감을 키울 수 있었습니다. 예를 들어, 당시 개발 중이던 모바일 게임의 초기 버전에서 이용자 이탈률이 높게 나타나는 문제를 발견했습니다. 저는 게임 내 로그 데이터를 분석하여 이탈률이 높은 지점을 특정하고, 그 원인이 복잡한 게임 시스템과 부족한 튜토리얼에 있다는 것을 밝혀냈습니다. 이후 팀

1. 넷마블과의 특별한 인연 그리고 꿈

저는 어릴 적부터 게임을 즐겨 했습니다. 단순한 오락거리 이상으로 게임 속 전략과 시스템에 매료되었고, 자연스레 게임 개발이나 기획 분야에 대한 꿈을 키우게 되었죠. 하지만 단순히 게임을 만드는 것보다 더 많은 사람들에게 즐거움을 선사하고 게임의 성공을 이끌어내는 데 기여하고 싶다는 생각에 데이터 분석이라는 분야에 눈을 돌렸습니다. 특히 넷마블은 제가 즐겨 했던 게임들을 서비스하는 회사이기도 하고, 국내를 넘어 세계적인 게임 회사로 성장한 넷마블의 성공적인 마케팅 전략에 깊은 인상을 받았습니다. 단순히 숫자만 보는 분석이 아닌, 그 숫자 뒤에 숨은 유저들의 니즈와 행동 패턴을 파악하고 실질적인 마케팅 전략에 반영하는 넷마블의 데이터 기반 의사결정 시스템에 매료되었고, 그 일원이 되어 넷마블의 성장에 함께 하고 싶다는 열망이 커졌습니다. 대학교 3학년 때, 데이터 분석 관련 프로젝트를

1. 성장 배경 및 핵심 역량

저는 어릴 적부터 게임을 즐기며 게임 속 데이터에 흥미를 느꼈습니다. 단순히 게임을 플레이하는 것을 넘어 게임 내 통계를 분석하고, 친구들과 비교하며 전략을 개선하는 과정에 매료되었습니다. 이러한 경험은 자연스럽게 데이터 분석에 대한 관심으로 이어졌고, 대학교에서는 통계학을 전공하며 데이터 분석 역량을 체계적으로 쌓았습니다. 특히, 빅데이터 분석 수업에서 다양한 분석 기법을 배우고 실제 프로젝트에 적용하며 실무 경험을 쌓았습니다. 대표적인 프로젝트로는 대학교 축제 참여율 예측 모델 개발을 들 수 있습니다. 축제 기간, 시간, 날씨, 홍보 채널 등 다양한 변수를 고려하여 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델을 개발했고, 실제 참여율과 90% 이상의 높은 정확도를 기록했습니다. 이 프로젝트를 통해 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어, 분석 결과를 바탕으로 의사결정에 기여하는 경험을 얻었습니다. 또한, R과