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  • About me
    About me 2020. 11. 29. 15:20

    신민용

    e-mail: tlsalsdyd1995@gmail.com

    kaggle: www.kaggle.com/gyejr95

    dacon: dacon.io/myprofile/123352/home/

    linkedin: www.linkedin.com/in/minyong-shin-53752b1a0/

    github: github.com/minyong-shin

     

    세상의 다양한 도메인을 다룰 수 있는 분석가를 꿈꾸고 있으며, 스타트업에 관심이 많습니다.

     

     

    경력

    heronation 2019/03 ~ 2019/06 Data scientist(intern) - ML을 통한 신체치수 예측 방법론 및 모델 개발
    - 예측 치수 오차 최적화
    - shopping mall crawling
    quantastic 2019/06 ~ 2019/10 Data scientist(intern) - Data scrapy & preprocessing pipeline(airflow)
    - Alternative Data ETL
    - Text Data analysis & NLP
    - 주가와 대안 데이터간의 상관분석 및 회귀분석 진행
    nrise 2019/11 ~ Data analyst - app service data analysis

     

    수상

    • 2020 도서관 빅데이터 대상(2020/10)
      • 포스트 코로나 시대를 위한 스마트 도서관 위치 최적화 알고리즘 개발 및 활용방안 수립

     

    • 2020 날씨 빅데이터 콘테스트 입상(2020/07)
      • Prophet을 통한 시계열 예측 모델링
      • Boosting기반 알고리즘을 통한 예측 모델 파이프라인 개발
      • 모델 앙상블 및 파라미터 최적화를 통해 현대제철 결로현상 예측(AUC: 0.85-)

     

    • samsung SDS Britics AI 공모전 3등(2019/09)
      • mbti 데이터를 활용한 사용자 대화 기반 성격 예측 서비스 개발

      • Mbti web site crawling
      • Bi-GRU, CNN, HAN 모델을 활용한 성격 기반 예측 모델링 생성 및 앙상블

     

    • 프로농구 데이터 활용 분석 경진대회 특별상(2019/01)
      • 텍스트마이닝과 웹데이터를 활용한 흥행지수의 생성 및 분석
      • 토픽 모델링 및 w2v를 활용한 텍스트 마이닝
      • Logistic regression을 활용한 경기 내용에 따른 흥행도 분석

     

    • 서울시빅데이터캠퍼스공모전 장려상(2018/12)
      • 서울시 미세먼지와 열섬을 중심으로 환경특별시를 위한 종합환경대책 제시
      • 서울시 지역별 날씨 관련 EDA
      • RF, Boosting기반 모델링을 통한 미세먼지 및 열섬 예측 모델링
      • 지역구별 clustering 후 맞춤 환경대책 제시

     

    • 산업단지 빅데이터 아이디어 공모전 장려상(2018/11)
      • 텍스트마이닝, w2v, k-means clustering를 활용한 공단 내 문화생활 활성화 방안과 정보 제공 시스템 구축 방안 마련
      • 공단 내 데이터 활용하여 각 직무별 클러스터링 후 분석
      • PCA, k means clustering를 활용한 공단 내 커뮤니티 활성화 시스템 제시

     

    • 문화관광빅데이터분석대회 은상(2018/09)
      • 문화관광 데이터와 skt 유동 인구 데이터를 이용한 데이터 분석, Work & Life Balance를 위한 7-11시 사이의 여가 추천 서비스 "7 to 11"
      • 문화관광 관련된 설문 데이터를 활용한 k-means 텍스트 군집분석
      • EDA, 텍스트 군집분석에 기반한 사용자별 맞춤 여가추천 서비스 개발

     

    • 2018 날씨 빅데이터 콘테스트 입상(2018/08)
      • 날씨와 시청률간의 연관분석 및 날씨 데이터를 활용한 시청률 예측 모델링 개발
      • RF, Linear, XGB를 활용한 시청률 예측 및 EDA 수행
      • 날씨를 활용한 시청률 예측 결과에 따른 타겟 광고 제시

     

    프로젝트(Kaggle & Dacon)

     

     

    • Dacon - 랜드마크 분류 AI 경진대회(2020/11)

     

    • Dacon - 심리성향 AI예측 대회(2020/11)
      • rank: 97/581
      • 설문을 바탕으로한 심리성향 데이터(tabular data)를 이용하여 투표여부 예측 classification
      • XGB, LGBM, Catboost를 활용한 앙상블 모델 개발
      • bayesian optimization을 활용하여 하이퍼파라미터 최적화
      • 앙상블 가중치 최적화
      • Dacon - 심리성향 AI예측 대회 보기프로젝트 보기

     

     

    • Dacon - 제주시 카드 사용량 예측(2020/05)
      • rank: 185/411
      • 약 15개월의 카드 사용량 데이터를 이용하여 3개월 뒤의 카드 사용량을 예측하는 회귀 대회
      • LGBM, XGB모델을 활용하여 regression
      • 문제를 해결하는 방법론이 항상 ML, DL이 최적화된 방법이 아니라는 것을 스터디(1위 PB)
        Dacon - 제주시 카드 사용량 예측 보기프로젝트 보기

     

     

    • COMPAS - 김해 화재 예측 대회(2019/01)
      • 추가 데이터 크롤링 및 위경도 좌표 맵핑
      • EDA, 데이터 pipeline
      • labeling optimize
      • noise optimize
      • XGB, RF모델링

    스터디

    • Kaggle Study(신촌) 팀장 (2019/03 ~ 2019/07)
      • Home Credit prediction competition
        • 비전공 팀원들 EDA, Modeling 지도
      • Fraud Detection
        • 지도한 팀원들과 실제 대회 참가
        • 지속적인 EDA, FE, Modeling 최적화 및 피드백

     

    • Kaggle Study 스터디원 (2019/11 ~ 2020/02)
      • Kaggle Dataset expert 달성
      • Kaggle Notebook expert 달성

     

    • 가짜연구소(Pseudo Labs) 튜터
      • AI Competition 참가 
      • Dacon jeju card amount prediction
      • Dacon 위성 객체 검출 대회
      • Dacon AI 랜드마크 분류 대회

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