Python·SQL로 교통·공간 데이터를 정리하고 분석 결과를 표·지도·보고자료로 전달합니다. 반복 분석을 위한 입력 표준화, 데이터 품질 검증, 실패 후 재실행 가능한 처리 구조에도 관심이 있습니다.
- 실무 포트폴리오 — 문제·선택 이유·시행착오·결과와 업무 활용
- 공개 코드와 실행 방법 — 데이터 수집·적재·검증·테스트
- 모델 학습·오류 분석 — 직접 학습 기록과 별도 평가 근거 구분
| 프로젝트 | 해결한 문제 | 공개 근거 |
|---|---|---|
| 실무 포트폴리오 | 강원 18개 시군 이동량·경로 분석, 교통카드 R→Python 전환 | 약 9,343만 행 검사, 49개 산출물 대조, 지도·집계·검증 조건 |
| MobilityFlow | 공개 교통 API 수집·품질 검사·중복 및 재실행 처리 | 2026.08.31 개인 환경의 115,570행·최근 10회 성공, 코드·테스트 |
| CatalogForge | 외부 페이지 수집의 재시도·중복·구조 변경·장애 복구 | 통제된 복구 시험과 공개 샌드박스 수집, 파서·테스트 |
| Bike-Share Demand Resilience | 수요 예측과 불확실성을 운영 검토 기준에 연결 | 시간순 검증·표본 구성·현장 효과와의 구분 |
| 주제 | 저장소 | 읽을 내용 |
|---|---|---|
| 의사결정 안전장치 | Agentic DecisionOps Workbench | 읽기 전용 도구·판단 규칙·평가 |
| 분석·이관 도구 | Decision Intelligence Copilot | 분석 계획·계산·이관·검증 |
| 차량분류 연구 | CCTV 차량분류 | 학습·평가 코드, 외부 데이터·모델 필요 범위 |
| 교통 이상징후 연구 | Traffic Anomaly Detection | 규칙·모델·판정 흐름과 연구 범위 |
| 웹 서비스 구현 | Planner App | 공통 모듈·라우터·UI 테스트 |
| 프로젝트 안내 | Data Scientist Career | 개인 프로젝트별 코드·근거의 탐색 경로 |
- 회사 업무와 개인 프로젝트를 구분합니다. 회사 원천 자료와 계정 정보는 공개하지 않습니다.
- 수치에는 관측 시점·표본·검증 조건을 함께 남깁니다. 개인 환경·오프라인 평가 결과를 현장 성과나 매출 효과로 확대하지 않습니다.
- 상세 설명은 웹에서, 실제 공개 구현과 테스트는 각 저장소의 코드 읽는 순서에서 확인할 수 있습니다.
Contact: chohj_1019@naver.com