PROJECTS
문제를 정의하고,
데이터로 구조를 세운 기록
금융 리스크, 투자 전략, 마케팅 성과. 도메인은 다르지만 접근은 같았습니다. 무엇을 답해야 하는지 먼저 좁히고, 그 질문에 답할 수 있는 데이터 구조를 만들었습니다.
01
대출기업 부실징후 탐지
조기경보시스템 (EWS)
대표 프로젝트
재무 데이터로 기업의 부실 확률을 예측하고, 은행 실무자가 바로 보는 웹 대시보드까지 연결했습니다. 모델링은 4인 팀으로, 웹 대시보드의 백엔드·프론트엔드·배포는 단독으로 구현했습니다. 하나은행·한국상장회사협의회·KODATA 심사위원단 만장일치 최우수상.
02
시계열 딥러닝(LSTM)
퀀트 투자전략
주가 시계열에 LSTM을 적용해 매매 신호를 만들고, 백테스팅으로 전통적 벤치마크와 위험조정 수익률을 비교했습니다. 전처리에만 3주가 걸렸던, 가장 많이 배운 첫 프로젝트입니다.
03
BigQuery · SQL
마케팅 캠페인 분석
하루 만에 마무리한 캠페인 성과 분석. 채널별 성과를 SQL 한 벌로 정리하며, 짧은 시간 안에 질문을 좁히는 훈련을 했습니다. 실무에 가장 가까운 형태의 작업입니다.
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