🚀 JobPractice

HK Chun, ScD | Senior Data Scientist | Healthcare/Financial Analytics | CDC | NLP & MLOps

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📌 Overview

이 저장소는 데이터 사이언티스트 취업 준비를 위한 실무 프로젝트, 기술 스킬, 면접 준비 자료를 체계적으로 정리한 포트폴리오입니다.

🔗 Live Portfolio Demo

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🎯 Featured Projects

1. 📊 Large Data Reconciliation (SAS)

항목	내용
Problem	금융 트랜잭션 20M+ 레코드 정합성 검증에 8시간+ 소요
Solution	SAS Hash Objects + 데이터 파티셔닝 + 병렬 처리
Tech Stack	SAS 9.4, Hash Objects, PROC SQL, Macro
Result	✅ 처리 시간 70% 단축, 오류 탐지율 99.7%

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Before: 8+ hours ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━  │
│  After:  2.4 hours ━━━━━━━━━━━                              │
│  Improvement: 70% ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░░░░░░░           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

2. 🔍 API Glitch Detector (Python)

항목	내용
Problem	API 장애 탐지 시간 45분, 비즈니스 손실 발생
Solution	Isolation Forest + 시계열 패턴 분석 + 실시간 모니터링
Tech Stack	Python, scikit-learn, pandas, numpy
Result	✅ 예측 정확도 92%, MTTR 85% 단축

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Detection Accuracy:  92% ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░             │
│  MTTR Reduction:      85% ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░             │
│  False Positive Rate:  3% ░▓░░░░░░░░░░░░░░░░░░             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

3. 🦠 COVID-19 Surveillance Pipeline (CDC)

항목	내용
Problem	COVID-19 확산 추이 예측 및 실시간 모니터링 필요
Solution	PySpark + Azure ML + NLP 파이프라인
Tech Stack	Databricks, Azure ML, HuggingFace, PySpark
Result	✅ 예측 정확도 94%, 데이터 지연 92% 단축

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📈 Results Summary

Processing Time Reduction    ████████████████████░░░░ 70%
Error Detection Rate         ████████████████████████ 99.7%
Prediction Accuracy          ██████████████████░░░░░░ 92%
MTTR Improvement             █████████████████░░░░░░░ 85%
Data Latency Reduction       ██████████████████████░░ 92%

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📁 Repository Structure

JobPractice/
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├── 📊 Data_Analysis_Examples/           # 실무 프로젝트 코드
│   ├── large_data_reconciliation.sas    # SAS 대용량 데이터 처리
│   ├── api_glitch_detector.py           # Python 이상 탐지
│   └── README.md                        # 프로젝트 상세 설명
│
├── 🛠️ .skills/                          # 기술 스킬 가이드
│   ├── sas-large-data/                  # SAS Hash Objects, 파티셔닝
│   ├── python-data-pipeline/            # ETL, pandas 최적화
│   ├── interview-prep/                  # 기술 면접 준비
│   ├── project-presentation/            # 5C 프레임워크
│   └── star-method/                     # STAR 행동 면접
│
├── ⚙️ .claude/                          # Claude Code 설정
│   ├── agents/                          # 9개 특화 에이전트
│   ├── commands/                        # 슬래시 명령어
│   ├── hooks/                           # 자동화 훅
│   └── mcp-configs/                     # 15개 MCP 서버
│
├── 🌐 portfolio/                        # GitHub Pages 포트폴리오
│   └── index.html
│
└── 📷 images/                           # 시각화 자료
    └── results_chart.svg

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🛠️ Technical Skills

Languages & Frameworks

ML & AI

Cloud & MLOps

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🎯 Interview Preparation

STAR Method (Behavioral)

Component	Description
Situation	상황 설명 - 배경과 맥락
Task	과제 - 해결해야 할 문제
Action	행동 - 내가 취한 구체적 조치
Result	결과 - 정량적 성과와 영향

5C Framework (Project Presentation)

Component	Description
Context	프로젝트 배경과 비즈니스 문제
Challenge	기술적/비즈니스적 도전 과제
Choice	선택한 접근 방식과 이유
Code	기술 구현 및 아키텍처
Consequence	결과, 영향, 학습한 점

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🔗 Links

Platform	Link
🌐 Portfolio	sechan9999.github.io/JobPractice/portfolio

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Made with ❤️ by HeeKyoung Chun