1. 맞춤법 띄어쓰기

  2. ~다. ~음 통일

  3. 느낀점 및 배운점에는 좀 더 데이터 분석이나 모델링 측면에서 자세하게 작성

    → Feature를 만든 적이 있는가??, 머신러닝 측면에서만 작성

  4. Wrap-Up Report 혹은 코드 등 첨부 자료 필요

  5. 성능개선 등의 작성

  6. 아키텍처를 그림으로 제공!

  7. ML 프로젝트는 입력과 출력이 중요!!! 정확하게 명시하기!!

    1. 사용자 유형 점수를 입력으로 받아
  8. 기본적인 내용은 줄이자!!! → 실력이 낮음을 보여줄 수 있음.

  9. 협업을 잘하는 사람은 부가적임!!! → 실력을 높이고 있어보이는 표현!

  10. 있는 모델을 데이터에 맞게 튜닝하는 것은 중요한 작업일 수 있음!!

  11. 강점과 프로젝트가 잘 맞는지 → 자료는 필수!!

  12. 도메인 지식!!!! → 어떻게 적용했는지?

  13. 첨부 파일 확인하기

  14. 핵심이 되는 키워드에 볼드 처리!!

  15. 현업 : 삽질의 연속 → 어떤 시도를 했는지 명료하게 작성하면 좋을 수도 있음.

  16. 깃헙을 효과적으로 사용하면 메리트는 있음. 참고링크 필수!!

  17. 정형 데이터의 경우에는 머신러닝으로 베이스 설계 → 딥러닝

  18. 예측 모델의 성능을 올리는 것이 핵심이 아님 → 학습하는 모델의 결과를 분석한 후에 재학습 시켰는가???