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미국에서 데이터 사이언스를 전공하며, 머신러닝과 딥러닝 등 이론적인 토대를 쌓았습니다. 또한, 다양한 프로젝트에 참여하여 실전적인 분석 경험을 쌓았습니다. 예를 들어, 부동산 가격 예측 프로젝트에서 다양한 출처의 데이터를 효과적으로 통합하고, 데이터의 다양한 특징을 심층적으로 분석하여 예측 성능을 높이는 기술적 역량을 키웠습니다. 또한, 미국 저소득층의 세무 서비스 문제를 해결하기 위해 세액 공제 정책의 효과를 계산하는 Python 모델을 개발했습니다. 최근에는 인기 RPG 게임의 데이터를 분석하는 유튜브 채널을 운영하며 사냥터와 아이템의 효율성을 정량적으로 평가하고 추천하는 콘텐츠를 제작했습니다.