Portfolio Consulting
1:1 데이터 분석
포트폴리오 만들기
현직 데이터/AI 전문가 멘토와 함께, Claude · ChatGPT 같은 AI 도구를 적극 활용해서 본인의 산업군·직무에 어울리는 포트폴리오를 직접 만들어 봅니다. 단순히 따라 만드는 튜토리얼이 아니라, 평가자가 보고 싶어할 메시지부터 역으로 설계합니다.
목표 산업군·직무·경력 단계에 따라 데이터셋·방법론·발표 톤이 모두 달라집니다. 멘토가 본인 상황에 맞는 길을 함께 고민하고, AI 도구를 페어 파트너처럼 활용하는 워크플로우를 익힐 수 있도록 도와드립니다 🙏
Free Pre-Consulting
💫 무료 30분 상담 먼저 해보세요
지원자분들을 대상으로 무료 프리 컨설팅 세션을 진행하고 있습니다. 30분 동안 본인의 목표 산업군·직무, 이전 경험, 현재 준비 상황 등에 대해 이야기를 나누고, 필요한 데이터 분석 포트폴리오의 주제·방향성을 함께 잡아드립니다.
대학원 진학, 미국 데이터 직무 취업/이직, 목표 산업군·직무, 프로그래밍 경험 등에 따라 데이터셋 주제와 방법론, 활용할 AI 도구가 달라질 수 있습니다. 멘토와 1:1로 Zoom을 통해 30분 동안 진행됩니다.
무료 상담 예약하기 →🚀 AI 시대의 데이터 포트폴리오는 무엇이 달라야 할까?
누구나 AI로 코드를 빠르게 짤 수 있는 시대에는, "AI를 잘 쓴다"는 것이 곧 차별점이 됩니다. 코드 자체보다 의사결정과 트레이드오프를 본인이 설명할 수 있어야 평가자에게 신뢰를 줄 수 있습니다.
본 컨설팅은 단순한 코드 작성 튜토리얼이 아니라, ① 산업·직무에 맞는 문제 설정 → ② AI 페어 프로그래밍 → ③ 의사결정 디펜스 → ④ 평가자 시선의 발표·문서화까지 한 사이클을 함께 완주하는 데 초점이 있습니다.
✅ 이런 분께 추천 드려요
비전공자 또는 데이터 관련 대학원 지원에 충분한 경험·경력이 없으신 분
포트폴리오가 필요하지만 혼자서는 막막하게 느껴지시는 분
AI 도구를 어디까지·어떻게 써야 할지 감이 잘 잡히지 않는 분
기존 포트폴리오가 outdated 되었다고 느껴서 업데이트가 필요하신 분
본인 산업군·직무에 어울리는 프로젝트를 함께 고민할 멘토가 필요한 분
실력은 있지만 자신의 포트폴리오를 세상에 드러내기 두려우신 분
바쁜 직장인이라 짧은 시간에 압축적으로 포트폴리오를 만들어야 하는 분
🧑💼 함께 진행하는 항목
사전 컨설팅을 통해 본인의 목표·상황에 맞는 항목을 선택해 진행합니다. AI 도구를 활용한 페어 프로그래밍이 모든 단계에 녹아 있습니다.
산업·직무 분석 + 포트폴리오 컨셉 설계
도메인 데이터셋 큐레이션 + 라이선스 점검
AI 페어 프로그래밍 (Claude / ChatGPT·Codex)
EDA + 가설 설계 + 분석 방법론 결정
모델링 / 분석 결과 검증 + 비교
비즈니스 임팩트 정리 + 시각화 다듬기
코드 리팩토링·문서화 + GitHub Pages 배포
인터뷰 디펜스 + Resume·LinkedIn 연결
📅 10회차 진행 계획 (표준 권장)
경력·경험에 따라 압축(6~8회차)하거나 확장(12~15회차)할 수 있습니다. 무료 Pre-Consulting에서 본인에게 맞는 회차·일정을 함께 잡아드립니다.
| 회차 | 핵심 활동 |
|---|---|
1회차 | 킥오프 — 산업·직무 정의 목표 산업군·직무·평가자 페르소나를 함께 정합니다. 포트폴리오를 봤을 때 평가자가 어떤 메시지를 가져가야 하는지 역으로 설계합니다. 🛠 Claude / ChatGPT로 직무 JD 분석 → 핵심 역량·키워드 추출 |
2회차 | 데이터셋 큐레이션 공공·오픈·캐글·산업 데이터 중 본인 도메인에 맞는 데이터셋을 함께 발굴하고 라이선스·재현성을 확인합니다. 🛠 Claude로 도메인 컨텍스트(용어·시장·파이프라인)를 빠르게 흡수 |
3회차 | EDA + 가설 수립 데이터를 직관적으로 이해하고, 평가자가 흥미로워할 비즈니스 가설을 정의합니다. 🛠 ChatGPT Codex로 EDA·전처리 코드 페어 프로그래밍 |
4회차 | 베이스라인 분석/모델 복잡한 모델 전에 빠르게 1차 결과물을 만들어 가설을 검증합니다. 빠른 피드백 루프가 핵심입니다. 🛠 AI 코드 리뷰·디버깅, 라이브러리 비교 추천 |
5회차 | 고도화 + 검증 모델 튜닝, 대안 접근(예: 다른 모델·다른 피처) 비교, 통계적 유의성·교차검증을 통해 결과의 신뢰도를 높입니다. 🛠 Claude에게 알고리즘 비교 분석을 받아 합리적 선택지 좁히기 |
6회차 | 비즈니스 임팩트 + 시각화 직무 관점에서 인사이트를 정리하고, 한 장으로 핵심을 전달할 시각화를 다듬습니다. 🛠 AI로 차트 후보 생성·비교 → 평가자 시선에서 가장 강한 차트로 선별 |
7회차 | 코드 리팩토링·문서화 노트북을 정리하고 함수·테스트·docstring을 추가해 다른 사람도 재현·확장 가능한 형태로 만듭니다. 🛠 AI가 함수 시그니처·docstring·노트북 마크다운 셀 초안 작성 |
8회차 | GitHub 배포 + 블로그 포스팅 GitHub Pages로 프로젝트를 배포하고, 블로그 형식으로 의사결정·트레이드오프를 풀어내는 글을 작성합니다. 🛠 AI로 README·블로그 초안 작성 → 멘토와 함께 본인 보이스로 다듬기 |
9회차 | 발표 + Q&A 시뮬레이션 멘토와 모의 인터뷰를 진행하며, 평가자가 실제로 던질 만한 압박 질문에 디펜스 연습을 합니다. 🛠 AI에게 평가자 페르소나 기반 예상 질문 풀 받아 답변 시뮬레이션 |
10회차 | 최종 점검 + 커리어 연결 Resume·LinkedIn에 포트폴리오를 자연스럽게 반영하고, 다음에 더 강해지기 위한 후속 프로젝트 방향을 함께 잡습니다. 🛠 AI로 Resume bullet 리라이트 + 직무별 LinkedIn 헤드라인·About 다듬기 |
🏭 산업군·직무별 포트폴리오 예시
모든 포트폴리오는 본인의 목표 산업군·직무에 맞춰 새로 설계됩니다. 아래는 실제로 함께 작업해 본 방향의 예시입니다.
🏥 헬스케어 / 환자 데이터
Data Analyst · BI
환자 재입원율 분석 + 위험군 식별 대시보드 — 의료 도메인 용어를 AI로 빠르게 흡수하면서 진단·치료 컨텍스트를 살린 인사이트.
🛒 이커머스 / 구매 로그
Data Scientist
코호트 분석 + RFM 세분화 + 구매 전환 예측 — 마케팅 팀이 액션할 수 있는 세그먼트별 전략 제안까지.
💳 핀테크 / 거래 데이터
ML Engineer
이상 거래 탐지 모델 + 실시간 추론 파이프라인 스케치 — 모델 정확도뿐 아니라 false positive 비용까지 고려한 운영 관점 설계.
📣 마케팅 / 광고 채널
Marketing Analyst
멀티터치 어트리뷰션 + LTV 모델링 — 채널 ROI 비교, 캠페인 의사결정에 바로 쓸 수 있는 형태로 결과 정리.
🧑💼 HR / People
People Analyst
퇴사·이직 예측 + 채용 효율 분석 — 윤리·프라이버시까지 고려한 분석 설계와 결과 해석을 함께 다룸.
📺 미디어 / 콘텐츠
Product Analyst
추천 시스템 베이스라인 + A/B 테스트 설계 — 사용자 행동 로그 기반 메트릭 정의와 실험 결과 해석까지.
💬 컨설팅 후기
★★★★★
멘토링을 통해 실무에 필요한 기술과 포트폴리오 구성 방법을 배울 수 있었습니다. 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어서, 현업에서 실제로 어떻게 데이터 분석이 이루어지는지를 함께 익힐 수 있었습니다. 프로젝트에 대한 깊은 이해 덕분에 인터뷰에서 자신 있게 설명할 수 있었고, 좋은 결과로 이어졌습니다.
P 님 (Data Analyst, W사)
★★★★★
통계학을 전공했지만 실제 데이터 분석에는 막막했습니다. 학교에서는 수학적 증명 위주로 배워서 실무 적용 방법을 몰랐는데, 멘토님 덕분에 이론과 실무 데이터 분석을 연결하는 방법을 배울 수 있었습니다. 포트폴리오를 완성하고 나서 취업에도 큰 도움이 되었습니다.
K 님 (Data Scientist, A사)
★★★★★
비전공자에 프로그래밍 경험도 전혀 없었지만, 멘토님께서 단계적으로 차근차근 안내해 주시고 ChatGPT·Claude 활용 방법까지 알려주셔서 포트폴리오를 완성할 수 있었습니다. 덕분에 대학원 합격이라는 꿈을 이룰 수 있었습니다. 진심으로 감사드립니다.
K 님 (UC San Diego MSBA)
★★★★★
데이터 직무로 커리어 피벗을 준비하면서 SWE 경험은 있어도 데이터 분석 포트폴리오는 어떻게 풀어야 할지 막막했는데, 멘토님과 함께 본인 산업·직무에 맞춰 프로젝트 설계부터 AI 페어 프로그래밍·인터뷰 디펜스까지 한 사이클을 돌리니 본인 보이스로 설명할 수 있는 포트폴리오가 완성됐습니다. 결과적으로 A사 SWE → 데이터 직군으로 트랜지션할 수 있는 발판을 마련했습니다.
J 님 (Software Engineer, A사)