[진행 과정] 1. 고객의 요구사항을 확인하고, 작업 가능 여부를 판단합니다. 2. 제공된 데이터 형태를 확인한 후, 전처리 및 가공 방향을 제안합니다. 3. 데이터 정제, 변환, 병합을 진행합니다. 4. 작업 완료 후, 결과물을 전달하고 필요한 추가 조정을 진행합니다. [추천 대상] - 데이터 분석 또는 데이터 시각화를 위해 가공된 데이터를 필요한 형태로 정리하고자 하는 분 - 데이터 가공 및 정제 작업 경험이 없거나 관련 기술이 부족한 분 - 데이터를 목적에 맞게 정리하고 활용하고 싶지만, 방법을 몰라 어려움을 겪는 분 - 효율적인 데이터 처리 프로세스를 구축하고 싶지만, 어디서부터 시작해야 할지 고민하는 분 - 데이터에서 인사이트를 보고 싶은데 데이터가 더러워서 정리가 필요한 분 [고수 정보] - 데이터 엔지니어로 글로벌 게임 퍼블리싱 기업에서 근무 - 다년간 Python, SQL(BigQuery, PostgreSQL 등)을 활용한 데이터 처리 및 전처리 경험 보유 - 데이터 자동화 파이프라인 구축 전문 - SQLD, 정보처리기사 등의 자격증 보유 [상품 정보] 주어진 데이터를 그대로 사용하는 것보다, 필요에 맞게 가공하고 변환하여 적합한 형태로 만드는 과정이 중요합니다. 이를 통해 데이터를 다각도로 분석하고, 양질의 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이러한 데이터 활용은 궁극적으로 더 나은 의사결정을 가능하게 합니다. 라이브 서비스 데이터를 기반으로 효과적인 의사결정을 이끌어낸 경험을 바탕으로, 데이터 활용 최적화에 최선을 다하겠습니다. [기타 준비물 및 유의사항] - 데이터를 미리 준비해주세요. 상담 요청 시 샘플 데이터도 함께 공유해주시면 작업 진행이 빨라집니다. - 작업 기간은 데이터 크기와 복잡성에 따라 달라집니다. - 의사소통 혼선을 줄이기 위해 명확한 요구사항이 필요합니다. 요구사항은 최종 데이터셋 형태를 csv 등으로 예시로 공유해주시면 됩니다. - 공공데이터포털 등에서 데이터 수집이 필요한 경우 추가 견적 요청이 필요합니다.