<팀원>

심리학과 이가연

정치외교학과 이진주

행정학과 피윤아

<팀원별 활동내용>

이가연

- SQLD 시험 준비 : SQLD 시험 응시를 목표로 학습 계획 수립 및 준비 진행, 학습 자료 제작

- SQLD 주요 개념과 기출 문제를 정리하여 요약 노트 작성 : 작성한 노트를 블로그에 업로드하여 체계적 복습 및 자료 공유 기반 마련

- SQLD 준비와 병행하여 파이썬 교재의 기초 문법 및 문제 풀이 진행

- 데이터베이스 학습과 프로그래밍 기초 역량을 동시에 강화

- 아이디어 노트 구상 : 총 10개의 아이디어를 구상하여 정리. 로스쿨 준비생으로서의 법학적 시각과 심리학·인공지능융합학과 전공 특성을 반영하여 데이터 활용, 심리학적 문제 해결, 법·윤리적 쟁점, 인공지능 응용 가능성을 포함한 융합적 주제로 구성하여 아이디어를 구상하였다.

이진주

- ADsP 시험 준비 

 (기출문제 학습) 2025 시나공 ADsP 데이터분석 준전문가 기출문제 재구성 교재를 1회독하며, 출제 경향과 문제 유형을 분석하였습니다.

 (강의 학습) 아답터 강의 1과목, 2과목, 3과목의 요약 강의를 시청하며 통계적 개념과 데이터 분석 프로세스를 실제 사례와 함께 학습하였습니다.

 (필기 교재 반복 학습) 아답터 필기 교재를 3회독하여 통계적 추정, 가설검정, 상관분석, 회귀분석 등 핵심 개념을 반복적으로 복습하였습니다.

- 데이터 분석 학습(TIR)

 (회귀분석 심화 학습) 가장 취약했던 회귀분석 분야에 집중하여 선형회귀, 다중회귀, 회귀모형 적합도(R²), 잔차 분석, 다중공선성, 변수 선택 방법 등을 기술적으로 학습하였습니다. 학습 내용은 노션에 정리하여 개인 학습 레퍼런스로 활용하였습니다.

 (확률과 통계 기초 학습) 확률변수, 확률분포, 기대값, 분산, 표준편차, 확률밀도함수(PDF), 누적분포함수(CDF), 중심극한정리(CLT) 등 통계적 기초 개념을 전반적으로 학습하고, 데이터 분석에서 활용 가능한 지식으로 체계화하였습니다.

피윤아

- 정보처리기사 자격증 신청 (25.07.21)

- 정보처리기사 시험 요약노트 작성 (25.08.14)

- 인공지능융합학과 재수강 과목 공부 (25.08.16~)

<팀원별 최종성과>

이가연

- SQLD 시험 응시: 체계적으로 준비하여 자격증 시험에 응시 완료

- SQLD 요약노트 완성 및 블로그 공개: 학습 자료를 온라인에 업로드해 자기 학습은 물론 다른 학습자와 공유 가능

- 파이썬 교재 문제 풀이: 주요 챕터의 문제를 모두 해결하며 기초 다지기 완료

- 아이디어 구상 노트 정리: 활동 초기에 세운 계획대로 데이터 분석 활용 아이디어를 구체화하여 노트로 정리

이진주

- ADsP 시험 응시 완료 하였으며, 9월 중 결과 발표를 기다리는 중입니다.

- 학습 체계화: 시험 준비 과정에서 데이터 분석 프로세스, 통계 및 회귀분석 지식, DIK 피라미드 이해 등 핵심 이론을 체계적으로 정리할 수 있었습니다.

피윤아

-  정보처리 기사 자격증 필기 시험 응시

- 정보처리 기사 시험 강의노트 3회독(5과목 각 10page 강의노트)

- 정보처리 기사 시험 5개년치 기출문제 3회독 완료 (총 1500문제 3회독)

- 정보처리 기사 시험 요약노트 작성 (약 50page 분량)

- 정보처리 기사 시험 최종 요약본 작성 (약 10page 압축)

- 이산수학 과목 개념 1회독 완료 (강의노트 전체)

- 확률과 통계 과목 개념 1회독 완료 (강의노트 전체)

- 코딩 연습 결과 블로그 작성 (약 45문제)

<팀원별 향후계획>

이가연

- SQLD 자격증 합격 여부 확인 후 보완 학습 진행

- SQLP(상위 자격증) 준비를 위한 심화 SQL 학습 계획 수립

- 파이썬 심화 학습: 데이터 분석 라이브러리(pandas, numpy 등)와 머신러닝 기초 학습으로 확장

- 아이디어 구체화 → 프로젝트화: 구상한 아이디어를 실제 데이터 기반 프로젝트로 발전시켜 공모전 또는 학부 연구 활동에 활용

이진주

- 데이터 분석 및 머신러닝 심화 학습 : 데이스쿨 구독 후 데이터 분석과 머신러닝 관련 학습을 체계적으로 수행합니다. 기본 트랙 학습(6)을 통해 데이터 분석의 이론적 지식과 실습 능력을 함께 습득할 예정입니다.

a. 머신러닝 입문 트랙: 지도학습, 비지도학습, 데이터 전처리 및 평가 지표 학습

b. 머신러닝 기초 트랙: 회귀분석, 분류, 군집화, 의사결정나무, 랜덤포레스트 등 알고리즘 실습

c. 머신러닝 심화 트랙: 하이퍼파라미터 튜닝, 교차검증, 모델 최적화, 오버피팅/언더피팅 문제 해결

d. 딥러닝 시계열 트랙: RNN, LSTM, 시계열 예측 모델 실습

e. 딥러닝 이미지 분류 트랙: CNN 기반 이미지 분류 모델 구현 및 성능 평가

-데이터 분석 논문 아이디어 서치 : 정치외교 데이터를 활용한 데이터 분석 논문 주제를 조사하고, 기존 연구와의 차별성을 분석합니다. 사회경제적 변수, 여론 데이터, 정책 효과 분석 등을 고려하여 실제 연구 설계 가능성을 탐색합니다.

- 사회분석조사 2급 자격증 취득 : 사회조사 분석 방법론, 설문조사 설계, 통계분석 소프트웨어 활용 등 실무 능력 강화를 목표로 자격증을 취득합니다.

- 대학원 진학 준비 : 장기적으로는 데이터 분석 및 정치외교 관련 연구를 기반으로 국내외 대학원 입시를 준비할 계획입니다

피윤아

- 정보처리 기사 자격증 실기 시험 준비

- 이산수학 과목 재수강 및 개념&문풀 회독

- 확률과 통계 과목 재수강 및 개념&문풀 회독

- 코딩 연습 결과 블로그 지속적 작성

<발표자료>