데이터 구매·구축 프리랜서를 모집합니다

• 공개된 웹 데이터 수집(크롤링) 작업
• 설문 또는 현장 조사를 통한 데이터 수집
• 여러 출처 데이터의 구조 통합 및 정리
• 수집 데이터의 중복·오류 검증
• 데이터 이용 약관 및 저작권 범위 확인
• 구축된 데이터의 형식 표준화
• 수집 결과 요약 보고서 작성

자주 쓰는 도구와 기술

• 파이썬(웹 수집 라이브러리)
• 스프레드시트(엑셀, 구글 시트)
• 데이터베이스 관리 도구
• API 연동 도구
• 설문 조사 플랫폼

작업 흐름

1. 1

   필요한 데이터의 종류, 범위, 출처를 전달받아 확인합니다

2. 2

   수집 가능 여부와 이용 약관을 검토해 방법을 제안합니다

3. 3

   수집 계획에 따라 데이터를 모으고 정리합니다

4. 4

   중복 및 오류를 검증하며 데이터를 정제합니다

5. 5

   구조화된 형태로 정리해 샘플을 공유합니다

6. 6

   피드백을 반영해 최종 데이터셋을 전달합니다

• 수집할 데이터의 규모(건수, 항목 수)에 따라 범위가 나뉩니다
• 수집 방식(자동화, 수작업 조사)에 따라 구성이 달라집니다
• 여러 출처 통합이 필요한 경우 조건이 달라집니다
• 검증 및 정제 작업 포함 여부로 달라집니다
• 정기 갱신 계약은 주기와 범위에 따라 조건이 달라집니다

패키지 구성 예시

• 이전 수집 사례를 익명화된 형태로 포트폴리오에 담습니다
• 웹 수집, 설문 조사, 데이터 통합 등 유형별로 사례를 구분해 보여줍니다
• 제목에 수집 방식과 데이터 종류를 함께 적습니다
• 이용 약관 준수를 확인하는 절차를 소개글에 명시합니다
• 문의 답장에서 수집 범위와 목적을 먼저 확인합니다
• 정기 갱신 가능 여부를 소개글에 안내합니다
• 사용 가능한 수집 도구와 경험을 안내합니다

저작권·이용 약관 위반

수집 전 대상 사이트의 이용 약관과 저작권 범위를 반드시 확인합니다.

수집 데이터 중복·오류

수집 후 중복 제거와 형식 검증 단계를 반드시 거칩니다.

개인정보 포함 데이터 수집

개인을 특정할 수 있는 정보가 포함되지 않도록 수집 항목을 사전에 제한합니다.

수집 범위 오해로 인한 재작업

수집할 항목과 기간을 문서로 명확히 합의한 뒤 작업을 시작합니다.

정기 갱신 일정 누락

갱신 주기와 전달 일정을 문서로 남겨 지속적으로 관리합니다.

• 데이터 라벨링
• 데이터 전처리·분석·시각화
• 데이터베이스