🎉 수상을 진심으로 축하합니다. 🎉

최우수상 - From KMU-MBA 팀 (이관수 조경원)

우수상 - 훠궈 팀 (박지현 이윤정 박지원 양지우)

장려상 - snoop2body 팀 (이승우)

장려상 - paul77ms 팀 (김민수)

🎙수상을 진심으로 축하드립니다. 수상 소감 부탁드립니다.

From KMU-MBA

이관수 - 추천 알고리즘 데이터를 처음 경험해 봤는데요, 대학원 졸업이후 참여하는 첫 대회에서 수상을 하게 되어 너무 기쁩니다. 이번대회를 통해 다양한 시도를 하면서 많은 공부가 되었습니다. 앞으로 고용정보원에서 데이콘 주관으로 많은 대회를 주최해주셔서 인공지능 기술을 공부하는 사람들에게 기회와 장을 열어주셨으면 좋겠습니다. 그리고 제가 전보다 성장할 수 있게 지난 대학원 생활동안 최고의 강의를 해주신 국민대학교 경영대학원에 조윤호 교수님과, 문현실 교수님께 함사의 마음을 전하고 싶습니다.

훠궈

박지현 - 데이콘 대회에 처음 나간 것인데 수상을 하게 되어 기쁩니다. 대회를 준비하면서 데이터 분석 방법에 대해 더 알 수 있었고, 다음에 대회가 또 열린다면 참여하고 싶습니다. 또, 대회를 주최하신 고용정보원 및 주관하신 데이콘분께 감사드립니다.

박지원 - 팀원들과 데이콘 경진대회를 도전한지 얼마 되지 않아 수상을 하게 되어 매우 영광입니다. 앞으로도 더욱 데이터 분석 매진하여 다양한 경험을 쌓고 싶습니다.

양지우 - 성과를 함께 이뤄낸 우리 팀원분들께 정말 감사하다고 말하고 싶습니다. 대회를 진행하면서 타 대회와는 다르게 다른 참가자분들과 대회에 대한 정보를 나눌 수 있고, 이 덕분에 더 좋은 결과를 이끌어낼 수 있었습니다. 좋은 대회 열어주셔서 감사합니다.

snoop2body

이승우 - 수상은 기쁘지만 대회를 할 때마다 제 한계를 알 수 있는 것 같습니다.

paul77ms

김민수 - 이번 대회 역시 다양한 방법들도 찾아보고 연구하고 많은 경험을 쌓아갑니다.

🎙데이터 분석에 관심을 가지게 된 계기나 데이터 분석 일을 하게 된 이유가 있다면 무엇인가요?

From KMU-MBA

이관수 - 데이터 분석 분야에서 활동하고 있는 친구의 권유로 데이터 분석분야에 관심을 가지게 되어 웹개발자로서 데이터 분석 능력을 갖춘다면 다양한 분야에서 활동할 수 있을 것 같아 공부를 시작하게 되었습니다.

조경원 - 웹 개발을 하면서 자연스럽게 데이터를 다루는 일을 하게 되었습니다. 데이터를 다루고 분석하는게 재미있어서 이쪽 분야로 일을 하게 되었습니다.

훠궈

박지현 - 전공이 통계학과라 자연스럽게 데이터 분석에 관심을 갖게 되었고, 파이썬으로 코딩을 하여 인사이트를 도출해내는 과정이 재미있어서 데이터 분석을 계속 하게되었습니다.

이윤정 - 통계학을 배우면서 데이터를 많이 접해볼 수 있었습니다. 이때, 데이터를 통해 인사이트를 발굴하거나 의문을 제기하고 궁금증을 해결하는 과정이 재미있게 느껴졌습니다.

박지원 - 대학 입학 전까지는 데이터 분석이라는 분야에 대해 그렇게 크게 관심을 가지지 않았습니다 그런데 통계학과로 입학을 하게 되었고, 학과 수업을 들으면서 자연스럽게 데이터 분석을 접하게 되었습니다. 그때 데이터 분석이 재미있다고 생각하며 흥미를 가지게 되었고, 그 이후 학과 빅데이터 학회나 스터디를 통해 꾸준하게 프로젝트를 진행하게 되었습니다.

양지우 - 그냥 흘려보낼수도 있는 수 많은 자료들에 의미를 부여하는 일이 뜻깊게 느껴졌습니다. 이로 인해 데이터 분석의 기초를 배울 수 있는 통계학과를 지원하게 되었고, 데이콘 뿐만 아니라 동아리, 학회 등을 진행하며 데이터 분석을 하기 위한 준비를 해나가고 있습니다.

snoop2body

이승우 - 처음에는 알파고를 보고 인공지능에 큰 관심을 갖게 되었습니다. 그 이후 꾸준히 공부를 이어나가고 있습니다.

paul77ms

김민수 - 데이터를 분석하고 문제점을 발견하여 해결하는 부분에서 흥미가 있었고 AI모델이나 알고리즘을 개발하는데 있어 데이터 분석이 꼭 필수적인 부분이라고 생각하여 데이터 분석에도 관심을 가지게 되었습니다.

🎙대회에 참여 중 어려운 점이 있었나요?

From KMU-MBA

이관수 - 이번 대회에서는 시도했던 가설들이 계속 성능향상에 실패하여 많이 힘들었습니다. 이후에 새로운 아이디어가 생각날때 시간 낭비가 아닐까 하는 두려움 때문에 많은 어려움을 겪었습니다. 생각해보니 이번 대회뿐만 아니라 이전에 참여했던 대회에서도 겪는 어려움 이었습니다. 이번 대회에 좋은 결과를 얻어 조금은 극복했다고 생각합니다.

훠궈

박지현 - 데이터가 모두 범주형이어서 시각화하기 애매했고, 대회 데이터에 관한 정보를 찾기 어려워 데이터 전처리를 하는데 어려움을 겪었습니다. optuna 라이브러리를 이용할 때에도 높은 램을 요구했기 때문에 좋은 컴퓨터 사양을 지녀야 한다는 것에 어려움이 있었습니다.

이윤정 - 비식별화 데이터기 때문에 외부 데이터를 사용하지 못한 점이 아쉬웠습니다. 그리고 최적화나 모델을 돌리는 데 많은 시간이 소요되어서 좀 더 많은 시도를 하지 못한 점이 아쉽습니다.

박지원 - 처음에 데이터에 대한 정보가 적다보니 데이터를 한번에 파악하기 어려웠습니다. 그래서 다양한 관점에서 데이터를 확인해보고자 했습니다. 그리고 속성들이 단순 알파벳으로 표기되어있어 다른 추가적인 데이터를 활용하기 힘들었습니다. 또한, 아무래도 장기간 참여해야 하는 대회이다보니 일정관리 측면에서도 시간을 많이 할애해야 했습니다. 그래도 이전부터 대회에 참여한 경험 덕분에 주기적으로 일정 관리를 하여 어려움을 줄이고자 했습니다.

양지우 - 대회 관련해 데이터에 대한 정보가 너무 없었던 점이 조금 아쉽습니다. 컬럼명이 단순히 알파벳으로만 표기되어있고, 데이터에 대해 파악할 수 있는 점이 없었다보니 추가적인 데이터를 사용하거나 실제 잡케어 서비스에 대한 정보를 사용할 기회가 없었습니다.

snoop2body

이승우 - 한국고용정보원에서 주최한 두가지 대회에 모두 참가했습니다. 대회를 진행하면서 한쪽에만 투자하면 비교적 더 좋은 점수를 받을 수 있었을 것 같다는 생각이 들었습니다. 그러나 변칙성 때문에 두가지를 하는 것이 안정성이 높다고 생각했습니다. 대회를 동시에 참가하는 것이 힘들기도 했지만 많을 것을 배울 수 있었습니다.

paul77ms

김민수 - 여러가지 실험, 알고리즘들을 일정안에 모두 실험해보지 못한 것이 아쉬웠습니다.