도구: SQL · Python(pandas) · 시각화(Tableau/Metabase/matplotlib). GitHub에 노트북+README, 별도 페이지에 요약.
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| 섹션 | 내용 | 팁 |
|---|---|---|
| Question | 무엇을 결정? | 한 줄 |
| Data | 출처·기간 | 라이선스 |
| Method | SQL·모델 | 재현 |
| Insight | 그래서? | 액션 |
핵심 키워드
· 비즈니스 질문
· 차트 3–5
· SQL+Python
· 한계 명시
추천 링크
데이터 분석 포트폴리오
데이터 분석 포트폴리오는 Kaggle 메달보다 비즈니스 질문 → 분석 → 의사결정 제안이 설득력 있습니다. 프로젝트당: 배경, 데이터 출처, 전처리, 핵심 차트 3–5, 한계, 다음 액션.
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자주 묻는 질문
대회만 해도 되나요?
가능하지만 도메인 맥락이 있는 프로젝트 1–2개를 섞으면 실무 설득력이 올라갑니다.
데이터 분석 포트폴리오 — 어디서부터 보면 좋을까요?
비즈니스 질문 · 차트 3–5 · SQL+Python부터 살펴보세요. 아래 표·링크·영상을 순서대로 참고하면 이해하기 좋습니다.
공식·제휴 페이지인가요?
아니요. Linkme 에디터가 모은 비공식 페이지입니다. 공식 정보는 각 서비스·브랜드 공식 사이트를 확인하세요.
데이터 분석 포트폴리오 페이지를 어떻게 활용하나요?
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