사라 ***

경력 요약

통계 분석, 머신러닝 및 예측 모델링을 활용하여 복잡한 비즈니스 문제를 해결한 9년 경력의 데이터 사이언티스트입니다. 데이터 준비와 탐색적 분석부터 모델 개발, 배포 및 성능 모니터링까지 전체 데이터 사이언스 솔루션을 개발한 경험이 있습니다. Python, SQL, 머신러닝, 실험 및 데이터 시각화에 대한 전문 지식을 갖추고 있으며, 기술 및 비즈니스 이해관계자에게 분석 인사이트를 전달한 경험이 있습니다.

학력

시드니대학교, 뉴사우스웨일스주 시드니
데이터 사이언스 석사, 2016년 2월 – 2017년 12월

뉴사우스웨일스대학교, 뉴사우스웨일스주 시드니
이학 학사 — 통계학 및 수학, 2012년 2월 – 2015년 12월

경력

Data Insights Australia, 뉴사우스웨일스주 시드니 — 시니어 데이터 사이언티스트, 2021년 1월 – 현재

제품, 엔지니어링 및 비즈니스 팀과 긴밀히 협력하여 고객 분석, 예측 및 예측 모델링과 관련된 데이터 사이언스 프로젝트를 처음부터 끝까지 주도합니다.

Python, scikit-learn, XGBoost 및 기타 통계 모델링 기법을 사용하여 머신러닝 모델을 개발하고 배포함으로써 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

고객 행동, 수요 예측, 고객 이탈 예측 및 비즈니스 성과 최적화를 위한 예측 모델을 구축합니다.

제품 및 마케팅 활동의 영향을 측정하기 위해 A/B 테스트와 통제된 실험을 설계하고 분석합니다.

Python, Pandas 및 SQL을 사용하여 대규모 정형 데이터셋의 탐색적 데이터 분석과 특성 엔지니어링을 수행합니다.

반복 가능한 분석과 운영 환경의 머신러닝 애플리케이션을 지원하기 위해 자동화된 데이터 파이프라인과 모델 워크플로를 개발합니다.

Power BI와 Tableau를 사용하여 대시보드와 분석 보고서를 제작하고 이해관계자에게 추세, 모델 결과 및 비즈니스 인사이트를 전달합니다.

소프트웨어 엔지니어 및 데이터 엔지니어와 협력하여 모델을 운영 시스템에 통합하고 모니터링 프로세스를 수립합니다.

복잡한 통계 결과를 명확한 비즈니스 제안으로 전환하여 고위 이해관계자에게 분석 결과를 발표합니다.

주니어 데이터 사이언티스트와 분석가를 지도하고 분석 접근법, 모델링 방법론 및 기술 결과물을 검토합니다.

Analytics Solutions Group, 뉴사우스웨일스주 시드니 — 데이터 사이언티스트, 2018년 1월 – 2020년 12월

고객 세분화, 예측 및 비즈니스 성과 분석을 지원하기 위해 통계 및 머신러닝 모델을 개발했습니다.

Python, SQL, Pandas 및 NumPy를 사용하여 대규모 데이터셋을 정제, 변환 및 분석했습니다.

scikit-learn, XGBoost 및 통계 모델링 기법을 사용하여 분류 및 회귀 모델을 구축했습니다.

모델 성능을 개선하기 위해 특성 엔지니어링, 교차 검증 및 하이퍼파라미터 최적화를 수행했습니다.

행동 패턴을 파악하고 목표 고객별 비즈니스 전략을 지원하기 위해 고객 세분화 모델을 설계했습니다.

Tableau와 Power BI를 사용하여 자동화된 보고 워크플로와 대시보드를 개발했습니다.

비즈니스 이해관계자와 협력하여 분석 요구사항을 정의하고 비즈니스 질문을 측정 가능한 데이터 사이언스 문제로 전환했습니다.

비즈니스 활동을 평가하고 유의미한 추세를 파악하기 위해 통계 분석과 가설 검정을 수행했습니다.

기술 및 비기술 대상자를 위해 모델링 방법론, 가정, 한계 및 분석 결과를 문서화했습니다.

Retail Analytics Co., 뉴사우스웨일스주 시드니 — 데이터 분석가, 2016년 1월 – 2017년 12월

고객, 매출 및 운영 데이터셋을 분석하여 추세, 패턴 및 비즈니스 개선 기회를 파악했습니다.

관계형 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 변환하기 위해 SQL 쿼리를 개발했습니다.

Excel, SQL 및 Tableau를 사용하여 정기 보고서와 대시보드를 제작했습니다.

비즈니스 및 마케팅 의사결정을 지원하기 위해 탐색적 데이터 분석과 통계 분석을 수행했습니다.

시니어 데이터 사이언티스트의 지도하에 초기 예측 모델을 구축했습니다.

Python을 사용하여 반복적인 보고 프로세스를 자동화함으로써 수동 데이터 준비와 보고 업무를 줄였습니다.

비즈니스 팀과 협력하여 보고 요구사항을 정의하고 분석 결과를 전달했습니다.

기술 역량

프로그래밍: Python, SQL, R, Pandas, NumPy, SciPy

머신러닝: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, 분류, 회귀, 군집화, 특성 엔지니어링, 모델 평가, 하이퍼파라미터 최적화

통계: 통계 모델링, 가설 검정, A/B 테스트, 회귀 분석, 확률, 실험 설계

데이터 사이언스: 탐색적 데이터 분석, 예측 모델링, 고객 세분화, 예측, 특성 엔지니어링, 데이터 시각화

데이터 및 데이터베이스: PostgreSQL, MySQL, SQL Server, 데이터 웨어하우스, ETL, 데이터 파이프라인

시각화 및 비즈니스 인텔리전스: Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn

클라우드 및 머신러닝 플랫폼: AWS, Azure, Databricks, MLflow, Jupyter

데이터 엔지니어링: Python 데이터 파이프라인, ETL 워크플로, 데이터 변환, API 연동

업무 역량: 이해관계자 관리, 분석적 문제 해결, 기술적 의사소통, 요구사항 수집, 프로젝트 리더십, 멘토링

학력

2012년 2월 – 2015년 12월
이학 학사 — 통계학 및 수학
뉴사우스웨일스대학교, 뉴사우스웨일스주 시드니

2016년 2월 – 2017년 12월
데이터 사이언스 석사
시드니대학교, 뉴사우스웨일스주 시드니

기술

데이터 사이언스 | 머신러닝 | 예측 모델링 | 통계 분석 | Python | SQL | R | Scikit-learn | XGBoost | 데이터 시각화 | 특성 엔지니어링 | A/B 테스트 | 가설 검정 | 고객 분석 | 예측 | 데이터 마이닝 | 데이터 파이프라인 | Tableau | Power BI | AWS | Azure | Databricks | MLflow

직업: 데이터 사이언티스트

경력: 9년

지역: 호주 뉴사우스웨일스주 시드니

Skills: Python, SQL, Analytics

Experience: 9 years

Daily rate: AUD 600

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