<p>추천 대상 :</p><p style="text-align: start;">-. 제조업 엔지니어링 관련 직무 준비하시는 분</p><p style="text-align: start;">-. 문과 계열이지만 뚜렷한 장기가 없으신 분</p><p style="text-align: start;"> </p><p style="text-align: start;">경력 :</p><p style="text-align: start;">-. 2017~2020 글로벌 제조 대기업 ( 미국 시총 20위권 이내 ) </p><p style="text-align: start;">-. 2021~ S전자 분석팀 </p><p> </p><p>서론 : </p><p>한국의 대기업들은 제조업 기반이기 때문에 생산 및 제품의 품질에 쫓기고 있습니다. 그래서 상사들은 진척도나 성과를 보고하기 위해 숫자로 나타내기를 원하고, 이는 실무와 채용을 동시에 해야 하는 면접관도 마찬가지입니다. 또한 현재 회사는 엑셀을 이용한 단순 업무나 계산 등을 지양하고 프로그래밍을 통한 자동화를 하려고 노력하고 있습니다. 데이터를 다룰 줄 안다면은 무형의 무언가를 숫자로 나타낼 수 있는 능력을 갖추는 것이고, 이를 자동화까지 할 수 있다면 면접관에게 어필이 가능합니다.    </p><p> </p><p>비 공대 수업 목표 : </p><p>-. 프로그램 툴을 통해 데이터 저장 / 불러오기가 가능하다</p><p>-. 데이터의 Trend를 나타낼 수 있고, 특정 데이터를 제외 할 수 있다.</p><p>-. Trend를 Drill down해서 세부 정보를 확인 할 수 있다.</p><p>-. 자동으로 데이터를 업데이트해서 메일로 첨부 가능하다.</p><p>-. 자기 소개서의 세부적인 내용 작성</p><p> </p><p>공대 수업 목표 :</p><p>-. 프로그램 툴을 통해 데이터 저장 / 불러오기가 가능하다</p><p>-. 데이터의 Trend를 나타낼 수 있고, 특정 데이터를 제외 할 수 있다.</p><p>-. Trend를 Drill down해서 세부 정보를 확인 할 수 있다.</p><p>-. 2개 이상의 데이터를 연관해서 분석해보고, 서로의 영향력을 확인 할 수 있다.</p><p>-. 실제 제조업에서 발생하는 데이터를 확인해보고, 한계와 보완 방법을 이해한다.</p><p>-. 자기 소개서의 세부적인 내용 작성</p><p> </p><p>수업 Tool :</p><p style="text-align: start;"> -. R studio</p><p style="text-align: start;"> </p><p>비용 및 시간 :</p><p>-. 첫번째 trial 1시간 / 40$</p><p>-. 이후 45$ / hr </p><p>-. 수업당 1.5시간</p><p> </p><p>장소 : </p><p>-. 협의필요 </p><p> </p><p>연락 :</p><p>-. <a href="https://open.kakao.com/o/si4tWWLg" target="_blank" class="ke-link">https://open.kakao.com/o/si4tWWLg</a></p><p> </p>
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