成敏校友以2016级进入汉阳大学国语国文专业完成了本科，并以2020级毕业于经营大学院商业信息专业。他目前在 LG 电子 HS 事业本部市场营销部门担任着数据科学家。
 

成校友在市场营销部门内与数据工程师协作，负责着数据基础设施构建与数据分析。

数据基础设施构建，是将外部企业所拥有的AI模型引入，并设计·构建最优化契合市场营销部门工作环境的基础设施。例如，与拥有图像生成AI模型的企业签订合同后，以该模型为基础实现定制化系统，使营销人员无需外部协作公司的帮助也能直接制作图像。

此外，成校友还通过分析客户数据，提取可用于营销的洞察。主要分析对象为 VOC（Voice Of Customer）与 Google 搜索量数据。VOC 分析中以评论、留言、X（原推特）、亚马逊、自家网站等各种渠道收集的数据为基础，掌握客户对产品和服务的反应。Google 搜索量数据则用于分析本公司与竞争公司的搜索趋势，按国家·产品分类进行。分析结果会以非数据专家的营销人员也能轻松理解的形式传达。

就这样，他通过构建市场营销部门可活用的基础设施以及基于分析所得的洞察，支持基于数据的决策。

成校友并非一开始就以成为数据科学家为目标。转折点是其实习经历。大四第一学期，他在一直以来以为目标的企业担任实习生，接触到了实际业务。在这个过程中，他产生了“想投身于需要更高专业性、具有不可替代性的另一种职业”的想法。

他回忆道，当时“在需要专业性的会计师、数据科学家，以及相对稳定的公企业这三种选择之间犹豫不决”。在聆听了作为演讲者来到公司的罗斯柴尔德家族成员提到的数据领域前景广阔的产业展望，他对数据科学家更加产生了兴趣。

认为“无论什么，亲自做做看才是最快的道路”的他，作为实习生留在美国期间，他读了数据科学相关课程并进行了小型项目（toy project）。归国后，大四第二学期，他学习了8周的Python，并参加了黑客松，而他在那场比赛中获得了第一名。

在大四第二学期结束之际，他仍然对自己的职业道路深感迷茫，于是向以数据挖掘闻名的经营学部金钟祐教授寻求了建言。他整理了至今为止的学习与项目内容，请求就学业方向进行面谈，并以此为契机开始与金教授共同撰写论文。成校友进行了 NLP（Natural Language Processing）领域的研究。那项研究是利用自然语言处理模型实现基于深度学习的情感分析模型，并通过迁移学习和多维度情感分析，对电影流行因素进行了分析。

在五年级第一学期，他选修了线性代数、统计学等理工科课程打下基础，并在研究室继续与金教授开展数据分析研究。随后，他升入了金教授参与的汉阳大学经营大学院商业信息学专业，进行了为期2年的硕士课程。

作为本科时期的非专业背景学生，挑战全新领域对他来说并不容易。成校友表示：“听工学院的课程时，会担心自己是否会被排除在外或跟不上进度而感到畏缩。也害怕失败，也曾怀疑自己是不是走错了路。”每当这种时候，他说自己‘就只剩下做了’”。他回忆道：“像仓鼠轮一样一小时又一小时地学习和研究，一天天这样坚持下来，某个时刻论文已经完成，而我自己也已经成长了。”

成校友将数据科学家定义为“定义商业问题并以技术手段将其解决的人”。他表示：“需要具备清晰理解并定义问题的能力，以及为了解决问题而将技术方法恰当地应用于合适场景的能力。”他列举了数据科学家所需的素质，包括“问题定义能力”、“对技术的兴趣”、“不畏碰撞的挑战精神”。

成校友对梦想进入数据科学领域的汉阳人后辈们提出建议道：“从选择与集中开始。”他表示：“从问题解决能力到多种 AI、机器学习、深度学习等 需要学习和掌握的领域很多。与其试图一次性把所有内容都做好，不如根据自己需要的能力设定优先顺序并集中投入。线性代数和统计学是必需的，项目经验也非常重要。”

成校友跨越专业边界积累了属于自己的专业性。他积极投入探索与开拓未来的工作，即便在不安之中也每天默默锤炼自己。他的旅程给正在思考未来道路的汉阳人留下了建言。即使害怕、即使不安，只要持续走下去，在道路的尽头将会遇见更加坚实成长后的自己。

希望他的故事能够成为踏上新挑战的汉阳人的力量。