세빵이의 취준기록

은행 면접에서 계속 탈락하게 되어 면접에 도움이 되는 면접봇 강의를 신청했다.약 4시간 30분동안 진행되었고, 긴 시간이었지만 지루하지 않게 강의가 진행되었다. 그동안 면접을 봤을 때, 분명 자신있게 조리있게 잘 말했다고 생각하던 면접도 있었는데결과는 "탈락"일 때가 많았다.올해 상반기에는 더이상의 탈락을 겪지 않기 위해 면접봇의 강의를 신청했고,이 강의를 통해 취준생의 입장이 아닌 "면접관, 회사"의 입장에서 대답을 해야한다는 것을 깨달았다.은행 합격생들의 예시 답변도 들어주셔서 어떤 답변이 면접관 입장에서 끌리는 답변인지도 조금은 알게된 것 같다. 면접봇님이 알려주신 팁들을 바탕으로 올해 상반기에는 꼭! 입행하여 금융인으로서의 역할을 다하고 싶다. 면접에 대해 팁을 알고싶거나, 면접이 두려운 사람들은..

문제 설명 다음은 아이스크림 가게의 상반기 주문 정보를 담은 FIRST_HALF 테이블과 7월의 아이스크림 주문 정보를 담은 JULY 테이블입니다. FIRST_HALF 테이블 구조는 다음과 같으며, SHIPMENT_ID, FLAVOR, TOTAL_ORDER는 각각 아이스크림 공장에서 아이스크림 가게까지의 출하 번호, 아이스크림 맛, 상반기 아이스크림 총주문량을 나타냅니다. FIRST_HALF 테이블의 기본 키는 FLAVOR입니다. FIRST_HALF테이블의 SHIPMENT_ID는 JULY테이블의 SHIPMENT_ID의 외래 키입니다. JULY 테이블 구조는 다음과 같으며, SHIPMENT_ID, FLAVOR, TOTAL_ORDER 은 각각 아이스크림 공장에서 아이스크림 가게까지의 출하 번호, 아이스크림 ..

방법 1 - append 함수 이용하기 arr = [0, 1, 1] # 3번째 항부터 10번째 항까지 추가 for i in range(3, 11): arr.append(arr[-1] + arr[-2]) # 10번째 항 출력 print(arr[10]) >> 55 방법 2 arr = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] arr[1] = arr[2] = 1 # 3번째 항부터 10번째 항까지 추가 for i in range(3, 11): arr[i] = arr[i - 1] + arr[i - 2] # 10번째 항 출력 print(arr[10]) >> 55 방법 3 pp, p = 1, 1 for _ in range(3, 11): pp, p = p, pp + p print(p) >> 55

비어있는 리스트 생성 arr = [] 혹은 arr = list() 리스트 맨 끝에 원소 추가(append) arr = [3, 5] arr.append(9) print(arr) >> [3, 5, 9] 리스트 원소 지우기(pop) arr = [3, 5, 9] arr.pop() print(arr) >> [3, 5] 리스트 개수 세기(len) >> print(len([1, 3, 5])) 3 >> print(len([3])) 1 응용 len 함수를 이용해 len(arr)로 arr의 원소의 수를 받아 모든 원소의 합을 구해보자. arr = [1, 2, 2, 5] n = len(arr) sum_val = 0 for i in range(n): sum_val += arr[i] print(sum_val) >> 10

푸른저축은행 상반기 면접에 다녀왔다.면접 시간은 약 30분 한 조에 6명이 들어갔던 것 같고, 나 빼고는 면접관, 면접자 모두 다 남자였다.면접관 5 : 면접자 6 (결시 2~3명으로 추정) 받았던 질문 1. 짧게 짧게 근무한 기록이 있는데, 다 인턴이었는지?=> 인턴 + 계약직 6개월이었다고 말씀드림 2. 재무팀 보조는 구체적으로 어떤 업무를 한건지?=> 회계감사 때 필요한 자료들 찾고 보조함 + 영수증 정산업무 등등 말씀드렸는데 더 구체적으로 물어봄 (근데 대학생 때 한 인턴이라 별로 실무적인 것을 한게 없었음) 3. 금융 자격증이 딱히 없네? (증권투자권유대행인 하나 있었음)=> 지금 AFPK, 투운사 공부중이라고 답변드림 4. 재무제표 볼 줄 아는지? => 깊게는 아니어도 대략 볼줄 안다는 식으로..

loc의 주요 사용 사례:단일 행 선택: 특정 행 라벨을 지정하여 해당 행의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc['행 라벨']다중 행 선택: 행 라벨의 리스트를 지정하여 여러 행의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc[['행 라벨1', '행 라벨2']]행과 열 모두 선택: 행 라벨과 열 이름을 지정하여 특정 위치의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc['행 라벨', '열 이름']조건에 따른 행 선택: 조건식을 사용하여 조건에 부합하는 행만을 선택할 수 있습니다.df.loc[df['열 이름'] > 10]슬라이싱을 통한 범위 선택: 슬라이스를 사용하여 연속된 행 또는 열의 데이터를 선택할 수 있습니다.df.loc['시작 행 라벨':'끝 행 라벨', '시작 열 이름':'끝 열 이름']값 변경: l..