Overview

Dataset statistics

Number of variables22
Number of observations75
Missing cells205
Missing cells (%)12.4%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory13.3 KiB
Average record size in memory181.8 B

Variable types

Categorical10
Text5
DateTime4
Numeric3

Dataset

Description한국조폐공사 채용정보(채용공고명, 공고기간, 접수방법, 전형, 채용인원, 채용방법, 담당자 등)에 대한 데이터
Author한국조폐공사
URLhttps://www.data.go.kr/data/15005962/fileData.do

Alerts

기관명 is highly imbalanced (82.3%)Imbalance
채용인원(전문전형) is highly imbalanced (74.6%)Imbalance
채용방법 is highly imbalanced (89.8%)Imbalance
일반전형 has 1 (1.3%) missing valuesMissing
전문전형 has 68 (90.7%) missing valuesMissing
고졸전형 has 67 (89.3%) missing valuesMissing
채용인원(일반전형) has 1 (1.3%) missing valuesMissing
채용인원(고졸전형) has 66 (88.0%) missing valuesMissing
임용시기 has 2 (2.7%) missing valuesMissing

Reproduction

Analysis started2023-12-12 13:39:27.575455
Analysis finished2023-12-12 13:39:28.096559
Duration0.52 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

기관명
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
한국조폐공사
73 
한국조페공사
 
2

Length

Max length6
Median length6
Mean length6
Min length6

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row한국조폐공사
2nd row한국조폐공사
3rd row한국조폐공사
4th row한국조폐공사
5th row한국조폐공사

Common Values

ValueCountFrequency (%)
한국조폐공사 73
97.3%
한국조페공사 2
 
2.7%

Length

2023-12-12T22:39:28.196878image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T22:39:28.319464image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
한국조폐공사 73
97.3%
한국조페공사 2
 
2.7%

공고명
Text

Distinct62
Distinct (%)82.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
2023-12-12T22:39:28.601710image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length43
Median length36
Mean length28.72
Min length13

Characters and Unicode

Total characters2154
Distinct characters134
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique55 ?
Unique (%)73.3%

Sample

1st row한국조폐공사 업무지원직 신규 채용
2nd row한국조폐공사 업무지원직 신규 채용
3rd row한국조폐공사 운동선수(레슬링) 신규채용
4th row한국조폐공사 학예사 모집
5th row2016년 상반기 한국조폐공사 NCS기반 신입직원(청년인턴) 채용
ValueCountFrequency (%)
한국조폐공사 75
21.9%
채용공고 46
 
13.4%
채용 20
 
5.8%
기간제근로자 15
 
4.4%
공고 9
 
2.6%
신입직원(채용형인턴 9
 
2.6%
부여 7
 
2.0%
체험형인턴(장애인 7
 
2.0%
사회형평적 7
 
2.0%
제지본부(충남 7
 
2.0%
Other values (73) 141
41.1%
2023-12-12T22:39:29.064511image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
268
 
12.4%
공 133
 
6.2%
사 94
 
4.4%
폐 85
 
3.9%
용 78
 
3.6%
채 78
 
3.6%
조 78
 
3.6%
국 75
 
3.5%
한 75
 
3.5%
고 61
 
2.8%
Other values (124) 1129
52.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 1606
74.6%
Space Separator 268
 
12.4%
Decimal Number 115
 
5.3%
Open Punctuation 61
 
2.8%
Close Punctuation 61
 
2.8%
Uppercase Letter 36
 
1.7%
Other Punctuation 7
 
0.3%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
공 133
 
8.3%
사 94
 
5.9%
폐 85
 
5.3%
용 78
 
4.9%
채 78
 
4.9%
조 78
 
4.9%
국 75
 
4.7%
한 75
 
4.7%
고 61
 
3.8%
직 44
 
2.7%
Other values (101) 805
50.1%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 59
51.3%
0 32
27.8%
1 13
 
11.3%
9 3
 
2.6%
3 3
 
2.6%
7 2
 
1.7%
6 2
 
1.7%
8 1
 
0.9%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 9
25.0%
D 6
16.7%
C 6
16.7%
T 5
13.9%
S 4
11.1%
N 4
11.1%
R 2
 
5.6%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 4
57.1%
& 2
28.6%
· 1
 
14.3%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 60
98.4%
[ 1
 
1.6%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 60
98.4%
] 1
 
1.6%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
268
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1606
74.6%
Common 512
 
23.8%
Latin 36
 
1.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
공 133
 
8.3%
사 94
 
5.9%
폐 85
 
5.3%
용 78
 
4.9%
채 78
 
4.9%
조 78
 
4.9%
국 75
 
4.7%
한 75
 
4.7%
고 61
 
3.8%
직 44
 
2.7%
Other values (101) 805
50.1%
Common
ValueCountFrequency (%)
268
52.3%
( 60
 
11.7%
) 60
 
11.7%
2 59
 
11.5%
0 32
 
6.2%
1 13
 
2.5%
, 4
 
0.8%
9 3
 
0.6%
3 3
 
0.6%
& 2
 
0.4%
Other values (6) 8
 
1.6%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 9
25.0%
D 6
16.7%
C 6
16.7%
T 5
13.9%
S 4
11.1%
N 4
11.1%
R 2
 
5.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 1606
74.6%
ASCII 547
 
25.4%
None 1
 
< 0.1%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
268
49.0%
( 60
 
11.0%
) 60
 
11.0%
2 59
 
10.8%
0 32
 
5.9%
1 13
 
2.4%
I 9
 
1.6%
D 6
 
1.1%
C 6
 
1.1%
T 5
 
0.9%
Other values (12) 29
 
5.3%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
공 133
 
8.3%
사 94
 
5.9%
폐 85
 
5.3%
용 78
 
4.9%
채 78
 
4.9%
조 78
 
4.9%
국 75
 
4.7%
한 75
 
4.7%
고 61
 
3.8%
직 44
 
2.7%
Other values (101) 805
50.1%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

공고시작일
Date

Distinct70
Distinct (%)93.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
Minimum2015-11-13 00:00:00
Maximum2023-03-21 00:00:00
2023-12-12T22:39:29.220575image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:39:29.358873image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

공고마감일
Date

Distinct69
Distinct (%)92.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
Minimum2015-11-27 00:00:00
Maximum2023-04-03 00:00:00
2023-12-12T22:39:29.494814image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:39:29.621231image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

접수시작일
Date

Distinct70
Distinct (%)93.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
Minimum2015-11-20 00:00:00
Maximum2023-03-28 00:00:00
2023-12-12T22:39:29.750240image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:39:29.879853image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

접수마감일
Date

Distinct69
Distinct (%)92.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
Minimum2015-11-27 00:00:00
Maximum2023-04-03 00:00:00
2023-12-12T22:39:29.994935image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
2023-12-12T22:39:30.118678image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

접수방법
Categorical

Distinct9
Distinct (%)12.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
온라인접수
30 
온라인 접수
18 
이메일접수
11 
이메일접수, 방문 및 우편접수
5 
우편(방문접수 가능)
4 
Other values (4)
7 

Length

Max length18
Median length5
Mean length6.7466667
Min length5

Unique

Unique2 ?
Unique (%)2.7%

Sample

1st row온라인 접수
2nd row온라인 접수
3rd row우편 또는 이메일
4th row우편(방문접수 가능) 또는 이메일
5th row온라인 접수

Common Values

ValueCountFrequency (%)
온라인접수 30
40.0%
온라인 접수 18
24.0%
이메일접수 11
 
14.7%
이메일접수, 방문 및 우편접수 5
 
6.7%
우편(방문접수 가능) 4
 
5.3%
우편 또는 이메일 3
 
4.0%
이메일 접수 2
 
2.7%
우편(방문접수 가능) 또는 이메일 1
 
1.3%
이메일접수 및 등기접수 1
 
1.3%

Length

2023-12-12T22:39:30.250198image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T22:39:30.356385image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
온라인접수 30
24.0%
접수 20
16.0%
온라인 18
14.4%
이메일접수 17
13.6%
및 6
 
4.8%
이메일 6
 
4.8%
방문 5
 
4.0%
우편접수 5
 
4.0%
우편(방문접수 5
 
4.0%
가능 5
 
4.0%
Other values (3) 8
 
6.4%

접수대행
Categorical

Distinct8
Distinct (%)10.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
자체
50 
www.work.go.kr(고용노동부 워크넷)
12 
http://oras.jobkorea.co.kr/komsco
6 
https://komsco.cairos.co.kr/komsco/1074/
 
2
https://komsco.recruiton.kr
 
2
Other values (3)
 
3

Length

Max length40
Median length2
Mean length11.106667
Min length2

Unique

Unique3 ?
Unique (%)4.0%

Sample

1st row자체
2nd row자체
3rd row자체
4th row자체
5th rowhttp://oras.jobkorea.co.kr/komsco

Common Values

ValueCountFrequency (%)
자체 50
66.7%
www.work.go.kr(고용노동부 워크넷) 12
 
16.0%
http://oras.jobkorea.co.kr/komsco 6
 
8.0%
https://komsco.cairos.co.kr/komsco/1074/ 2
 
2.7%
https://komsco.recruiton.kr 2
 
2.7%
http://hrm.jobkorea.co.kr/komsco 1
 
1.3%
https://komsco.cairos.co.kr/komsco/1084/ 1
 
1.3%
https://komsco.careeron.co.kr 1
 
1.3%

Length

2023-12-12T22:39:30.503315image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T22:39:30.621264image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
자체 50
57.5%
www.work.go.kr(고용노동부 12
 
13.8%
워크넷 12
 
13.8%
http://oras.jobkorea.co.kr/komsco 6
 
6.9%
https://komsco.cairos.co.kr/komsco/1074 2
 
2.3%
https://komsco.recruiton.kr 2
 
2.3%
http://hrm.jobkorea.co.kr/komsco 1
 
1.1%
https://komsco.cairos.co.kr/komsco/1084 1
 
1.1%
https://komsco.careeron.co.kr 1
 
1.1%

일반전형
Text

MISSING 

Distinct51
Distinct (%)68.9%
Missing1
Missing (%)1.3%
Memory size732.0 B
2023-12-12T22:39:30.824140image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length74
Median length39.5
Mean length17.22973
Min length3

Characters and Unicode

Total characters1275
Distinct characters133
Distinct categories7 ?
Distinct scripts3 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique39 ?
Unique (%)52.7%

Sample

1st row업무지원직(청원경찰)
2nd row업무지원직(차량운전원)
3rd row운동선수(레슬링)
4th row학예사
5th row행정사무, 재무, 행정기술, 화공기술, 전자기술, 전산기술, 전임연구
ValueCountFrequency (%)
행정사무 9
 
5.2%
체험형인턴 8
 
4.6%
화공기술 8
 
4.6%
사회형평적 7
 
4.0%
전산기술 7
 
4.0%
행정기술 7
 
4.0%
보조 7
 
4.0%
및 5
 
2.9%
업무지원직(청원경찰 5
 
2.9%
경력직(정규직 3
 
1.7%
Other values (76) 108
62.1%
2023-12-12T22:39:31.151639image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
103
 
8.1%
기 78
 
6.1%
, 63
 
4.9%
( 53
 
4.2%
) 51
 
4.0%
자 42
 
3.3%
원 41
 
3.2%
제 39
 
3.1%
술 38
 
3.0%
사 36
 
2.8%
Other values (123) 731
57.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 984
77.2%
Space Separator 103
 
8.1%
Other Punctuation 67
 
5.3%
Open Punctuation 53
 
4.2%
Close Punctuation 51
 
4.0%
Uppercase Letter 16
 
1.3%
Decimal Number 1
 
0.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 78
 
7.9%
자 42
 
4.3%
원 41
 
4.2%
제 39
 
4.0%
술 38
 
3.9%
사 36
 
3.7%
정 32
 
3.3%
간 31
 
3.2%
무 29
 
2.9%
직 25
 
2.5%
Other values (111) 593
60.3%
Uppercase Letter
ValueCountFrequency (%)
I 5
31.2%
T 4
25.0%
D 3
18.8%
R 2
 
12.5%
C 2
 
12.5%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 63
94.0%
& 2
 
3.0%
/ 2
 
3.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
103
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 53
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 51
100.0%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 1
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 984
77.2%
Common 275
 
21.6%
Latin 16
 
1.3%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 78
 
7.9%
자 42
 
4.3%
원 41
 
4.2%
제 39
 
4.0%
술 38
 
3.9%
사 36
 
3.7%
정 32
 
3.3%
간 31
 
3.2%
무 29
 
2.9%
직 25
 
2.5%
Other values (111) 593
60.3%
Common
ValueCountFrequency (%)
103
37.5%
, 63
22.9%
( 53
19.3%
) 51
18.5%
& 2
 
0.7%
/ 2
 
0.7%
2 1
 
0.4%
Latin
ValueCountFrequency (%)
I 5
31.2%
T 4
25.0%
D 3
18.8%
R 2
 
12.5%
C 2
 
12.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 984
77.2%
ASCII 291
 
22.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
103
35.4%
, 63
21.6%
( 53
18.2%
) 51
17.5%
I 5
 
1.7%
T 4
 
1.4%
D 3
 
1.0%
R 2
 
0.7%
& 2
 
0.7%
C 2
 
0.7%
Other values (2) 3
 
1.0%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 78
 
7.9%
자 42
 
4.3%
원 41
 
4.2%
제 39
 
4.0%
술 38
 
3.9%
사 36
 
3.7%
정 32
 
3.3%
간 31
 
3.2%
무 29
 
2.9%
직 25
 
2.5%
Other values (111) 593
60.3%

전문전형
Text

MISSING 

Distinct4
Distinct (%)57.1%
Missing68
Missing (%)90.7%
Memory size732.0 B
2023-12-12T22:39:31.328731image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length16
Median length10
Mean length9.1428571
Min length4

Characters and Unicode

Total characters64
Distinct characters14
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)14.3%

Sample

1st row행정기술, 전산기술, 전임연구
2nd row전문영업, 전임연구
3rd row전문영업, 전임연구
4th row전임연구
5th row전임연구
ValueCountFrequency (%)
전임연구 7
53.8%
전산기술 3
23.1%
전문영업 2
 
15.4%
행정기술 1
 
7.7%
2023-12-12T22:39:31.554573image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
전 12
18.8%
임 7
10.9%
연 7
10.9%
구 7
10.9%
, 6
9.4%
6
9.4%
기 4
 
6.2%
술 4
 
6.2%
산 3
 
4.7%
문 2
 
3.1%
Other values (4) 6
9.4%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 52
81.2%
Other Punctuation 6
 
9.4%
Space Separator 6
 
9.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
전 12
23.1%
임 7
13.5%
연 7
13.5%
구 7
13.5%
기 4
 
7.7%
술 4
 
7.7%
산 3
 
5.8%
문 2
 
3.8%
영 2
 
3.8%
업 2
 
3.8%
Other values (2) 2
 
3.8%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 6
100.0%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
6
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 52
81.2%
Common 12
 
18.8%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
전 12
23.1%
임 7
13.5%
연 7
13.5%
구 7
13.5%
기 4
 
7.7%
술 4
 
7.7%
산 3
 
5.8%
문 2
 
3.8%
영 2
 
3.8%
업 2
 
3.8%
Other values (2) 2
 
3.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 6
50.0%
6
50.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 52
81.2%
ASCII 12
 
18.8%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
전 12
23.1%
임 7
13.5%
연 7
13.5%
구 7
13.5%
기 4
 
7.7%
술 4
 
7.7%
산 3
 
5.8%
문 2
 
3.8%
영 2
 
3.8%
업 2
 
3.8%
Other values (2) 2
 
3.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 6
50.0%
6
50.0%

고졸전형
Text

MISSING 

Distinct7
Distinct (%)87.5%
Missing67
Missing (%)89.3%
Memory size732.0 B
2023-12-12T22:39:31.689954image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length25
Median length20
Mean length14.875
Min length4

Characters and Unicode

Total characters119
Distinct characters14
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks3 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique6 ?
Unique (%)75.0%

Sample

1st row인쇄기술, 기계기술, 금속기술, 화공기술
2nd row인쇄기술, 기계·전자기술, 금속기술, 화공기술
3rd row기계전자기술, 금속기술, 화공기술
4th row기계전자기술, 화공기술
5th row기계전자기술, 화공기술, 금속기술
ValueCountFrequency (%)
화공기술 6
30.0%
기계전자기술 4
20.0%
금속기술 4
20.0%
인쇄기술 2
 
10.0%
기계기술 1
 
5.0%
기계·전자기술 1
 
5.0%
인쇄기계전자기술 1
 
5.0%
전자기술 1
 
5.0%
2023-12-12T22:39:31.949251image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
기 27
22.7%
술 20
16.8%
, 12
10.1%
12
10.1%
계 7
 
5.9%
전 7
 
5.9%
자 7
 
5.9%
화 6
 
5.0%
공 6
 
5.0%
금 4
 
3.4%
Other values (4) 11
9.2%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 94
79.0%
Other Punctuation 13
 
10.9%
Space Separator 12
 
10.1%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
기 27
28.7%
술 20
21.3%
계 7
 
7.4%
전 7
 
7.4%
자 7
 
7.4%
화 6
 
6.4%
공 6
 
6.4%
금 4
 
4.3%
속 4
 
4.3%
인 3
 
3.2%
Other Punctuation
ValueCountFrequency (%)
, 12
92.3%
· 1
 
7.7%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
12
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 94
79.0%
Common 25
 
21.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 27
28.7%
술 20
21.3%
계 7
 
7.4%
전 7
 
7.4%
자 7
 
7.4%
화 6
 
6.4%
공 6
 
6.4%
금 4
 
4.3%
속 4
 
4.3%
인 3
 
3.2%
Common
ValueCountFrequency (%)
, 12
48.0%
12
48.0%
· 1
 
4.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 94
79.0%
ASCII 24
 
20.2%
None 1
 
0.8%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
기 27
28.7%
술 20
21.3%
계 7
 
7.4%
전 7
 
7.4%
자 7
 
7.4%
화 6
 
6.4%
공 6
 
6.4%
금 4
 
4.3%
속 4
 
4.3%
인 3
 
3.2%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
, 12
50.0%
12
50.0%
None
ValueCountFrequency (%)
· 1
100.0%

채용인원(일반전형)
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct24
Distinct (%)32.4%
Missing1
Missing (%)1.3%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean9.4054054
Minimum1
Maximum47
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size807.0 B
2023-12-12T22:39:32.059870image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q11
median4
Q313
95-th percentile38.1
Maximum47
Range46
Interquartile range (IQR)12

Descriptive statistics

Standard deviation11.857509
Coefficient of variation (CV)1.2607122
Kurtosis2.2781971
Mean9.4054054
Median Absolute Deviation (MAD)3
Skewness1.7229007
Sum696
Variance140.60052
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T22:39:32.170907image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=24)
ValueCountFrequency (%)
1 22
29.3%
2 12
16.0%
13 7
 
9.3%
4 5
 
6.7%
3 2
 
2.7%
6 2
 
2.7%
42 2
 
2.7%
28 2
 
2.7%
12 2
 
2.7%
11 2
 
2.7%
Other values (14) 16
21.3%
ValueCountFrequency (%)
1 22
29.3%
2 12
16.0%
3 2
 
2.7%
4 5
 
6.7%
5 2
 
2.7%
6 2
 
2.7%
7 1
 
1.3%
8 1
 
1.3%
9 1
 
1.3%
11 2
 
2.7%
ValueCountFrequency (%)
47 1
1.3%
45 1
1.3%
42 2
2.7%
36 1
1.3%
30 1
1.3%
29 1
1.3%
28 2
2.7%
24 2
2.7%
18 1
1.3%
17 1
1.3%

채용인원(전문전형)
Categorical

IMBALANCE 

Distinct6
Distinct (%)8.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
<NA>
68 
5
 
2
18
 
2
3
 
1
6
 
1

Length

Max length4
Median length4
Mean length3.7466667
Min length1

Unique

Unique3 ?
Unique (%)4.0%

Sample

1st row<NA>
2nd row<NA>
3rd row<NA>
4th row<NA>
5th row<NA>

Common Values

ValueCountFrequency (%)
<NA> 68
90.7%
5 2
 
2.7%
18 2
 
2.7%
3 1
 
1.3%
6 1
 
1.3%
2 1
 
1.3%

Length

2023-12-12T22:39:32.370534image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T22:39:32.809223image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
na 68
90.7%
5 2
 
2.7%
18 2
 
2.7%
3 1
 
1.3%
6 1
 
1.3%
2 1
 
1.3%

채용인원(고졸전형)
Real number (ℝ)

MISSING 

Distinct8
Distinct (%)88.9%
Missing66
Missing (%)88.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean11.444444
Minimum3
Maximum28
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size807.0 B
2023-12-12T22:39:32.926461image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum3
5-th percentile4.2
Q17
median8
Q312
95-th percentile24.8
Maximum28
Range25
Interquartile range (IQR)5

Descriptive statistics

Standard deviation7.8439644
Coefficient of variation (CV)0.68539495
Kurtosis1.5925616
Mean11.444444
Median Absolute Deviation (MAD)3
Skewness1.4089053
Sum103
Variance61.527778
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T22:39:33.072825image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=8)
ValueCountFrequency (%)
8 2
 
2.7%
12 1
 
1.3%
11 1
 
1.3%
20 1
 
1.3%
28 1
 
1.3%
3 1
 
1.3%
7 1
 
1.3%
6 1
 
1.3%
(Missing) 66
88.0%
ValueCountFrequency (%)
3 1
1.3%
6 1
1.3%
7 1
1.3%
8 2
2.7%
11 1
1.3%
12 1
1.3%
20 1
1.3%
28 1
1.3%
ValueCountFrequency (%)
28 1
1.3%
20 1
1.3%
12 1
1.3%
11 1
1.3%
8 2
2.7%
7 1
1.3%
6 1
1.3%
3 1
1.3%

합계
Real number (ℝ)

Distinct27
Distinct (%)36.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean11.426667
Minimum1
Maximum65
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size807.0 B
2023-12-12T22:39:33.210157image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1
5-th percentile1
Q11
median4
Q313
95-th percentile48.6
Maximum65
Range64
Interquartile range (IQR)12

Descriptive statistics

Standard deviation15.666433
Coefficient of variation (CV)1.3710414
Kurtosis2.5402895
Mean11.426667
Median Absolute Deviation (MAD)3
Skewness1.8172944
Sum857
Variance245.43712
MonotonicityNot monotonic
2023-12-12T22:39:33.369830image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=27)
ValueCountFrequency (%)
1 22
29.3%
2 12
16.0%
13 7
 
9.3%
4 5
 
6.7%
24 2
 
2.7%
12 2
 
2.7%
8 2
 
2.7%
3 2
 
2.7%
5 2
 
2.7%
6 2
 
2.7%
Other values (17) 17
22.7%
ValueCountFrequency (%)
1 22
29.3%
2 12
16.0%
3 2
 
2.7%
4 5
 
6.7%
5 2
 
2.7%
6 2
 
2.7%
7 1
 
1.3%
8 2
 
2.7%
9 1
 
1.3%
11 1
 
1.3%
ValueCountFrequency (%)
65 1
1.3%
58 1
1.3%
54 1
1.3%
50 1
1.3%
48 1
1.3%
45 1
1.3%
37 1
1.3%
35 1
1.3%
32 1
1.3%
31 1
1.3%

채용방법
Categorical

IMBALANCE 

Distinct2
Distinct (%)2.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
NCS기반 직무능력중심 채용
74 
NCS기반 직무능력중심 블라인드 채용
 
1

Length

Max length20
Median length15
Mean length15.066667
Min length15

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.3%

Sample

1st rowNCS기반 직무능력중심 채용
2nd rowNCS기반 직무능력중심 채용
3rd rowNCS기반 직무능력중심 채용
4th rowNCS기반 직무능력중심 채용
5th rowNCS기반 직무능력중심 채용

Common Values

ValueCountFrequency (%)
NCS기반 직무능력중심 채용 74
98.7%
NCS기반 직무능력중심 블라인드 채용 1
 
1.3%

Length

2023-12-12T22:39:33.522369image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T22:39:33.632950image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
ncs기반 75
33.2%
직무능력중심 75
33.2%
채용 75
33.2%
블라인드 1
 
0.4%

전형방법
Categorical

Distinct25
Distinct (%)33.3%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
1차 서류전형, 2차 면접
30 
1차 서류전형, 2차 인성검사 및 면접
12 
1차 서류전형, 2차 인성 및 직업기초능력평가, 3차 면접
4 
1차 서류전형, 2차 인성검사 및 필기, 3차 면접
4 
1차 서류전형, 2차 면접, 3차 CEO면접
 
3
Other values (20)
22 

Length

Max length51
Median length48
Mean length22.346667
Min length14

Unique

Unique18 ?
Unique (%)24.0%

Sample

1st row1차 서류전형(근무경력, 자격 등) 2차 인성검사, 체력검증, 3차 면접
2nd row1차 서류전형(근무경력, 자격 등) 2차 인성검사
3rd row1차 서류전형, 2차 면접, 인성검사
4th row1차 서류전형, 2차 면접, 인성검사
5th row1차 서류전형, 2차 인성 및 직업기초능력평가, 3차 면접

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1차 서류전형, 2차 면접 30
40.0%
1차 서류전형, 2차 인성검사 및 면접 12
 
16.0%
1차 서류전형, 2차 인성 및 직업기초능력평가, 3차 면접 4
 
5.3%
1차 서류전형, 2차 인성검사 및 필기, 3차 면접 4
 
5.3%
1차 서류전형, 2차 면접, 3차 CEO면접 3
 
4.0%
1차 서류전형(근무경력, 자격 등) 2차 인성검사, 체력검증, 3차 면접 2
 
2.7%
1차 서류전형, 2차 면접, 인성검사 2
 
2.7%
1차 서류전형, 2차 인성검사 및 면접, 3차 CEO면접 1
 
1.3%
1차 서류전형, 2차 인성·직업기초능력평가 및 실기시험(해당자), 3차 면접 1
 
1.3%
1차 서류전형, 2차 인성 및 실기시험, 3차 면접 1
 
1.3%
Other values (15) 15
20.0%

Length

2023-12-12T22:39:33.789486image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
1차 75
17.5%
2차 75
17.5%
서류전형 71
16.6%
면접 68
15.9%
및 31
7.2%
인성검사 30
 
7.0%
3차 23
 
5.4%
직업기초능력평가 6
 
1.4%
인성 5
 
1.2%
필기 5
 
1.2%
Other values (25) 39
9.1%

임용시기
Text

MISSING 

Distinct53
Distinct (%)72.6%
Missing2
Missing (%)2.7%
Memory size732.0 B
2023-12-12T22:39:34.060812image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length14
Median length11
Mean length10.643836
Min length10

Characters and Unicode

Total characters777
Distinct characters18
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique36 ?
Unique (%)49.3%

Sample

1st row2016-01(월초)
2nd row2016-01(월초)
3rd row2016-02(월중)
4th row2016-02(월말)
5th row2016-04(월중)
ValueCountFrequency (%)
2020-6(월중 3
 
4.1%
2022-9(월중 3
 
4.1%
2021-5(월중 3
 
4.1%
2021-12(월중 2
 
2.7%
2022-4(월중 2
 
2.7%
2018-04(월중 2
 
2.7%
2020-02(월중 2
 
2.7%
2021-4(월중 2
 
2.7%
2018-03(월중 2
 
2.7%
2020-8(월중 2
 
2.7%
Other values (43) 50
68.5%
2023-12-12T22:39:34.535238image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
2 142
18.3%
0 117
15.1%
- 73
9.4%
( 73
9.4%
월 73
9.4%
) 73
9.4%
1 70
9.0%
중 63
8.1%
6 20
 
2.6%
9 13
 
1.7%
Other values (8) 60
7.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Decimal Number 409
52.6%
Other Letter 146
 
18.8%
Dash Punctuation 73
 
9.4%
Open Punctuation 73
 
9.4%
Close Punctuation 73
 
9.4%
Math Symbol 3
 
0.4%

Most frequent character per category

Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
2 142
34.7%
0 117
28.6%
1 70
17.1%
6 20
 
4.9%
9 13
 
3.2%
8 13
 
3.2%
4 11
 
2.7%
7 10
 
2.4%
3 8
 
2.0%
5 5
 
1.2%
Other Letter
ValueCountFrequency (%)
월 73
50.0%
중 63
43.2%
초 7
 
4.8%
말 3
 
2.1%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 73
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 73
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 73
100.0%
Math Symbol
ValueCountFrequency (%)
~ 3
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Common 631
81.2%
Hangul 146
 
18.8%

Most frequent character per script

Common
ValueCountFrequency (%)
2 142
22.5%
0 117
18.5%
- 73
11.6%
( 73
11.6%
) 73
11.6%
1 70
11.1%
6 20
 
3.2%
9 13
 
2.1%
8 13
 
2.1%
4 11
 
1.7%
Other values (4) 26
 
4.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
월 73
50.0%
중 63
43.2%
초 7
 
4.8%
말 3
 
2.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
ASCII 631
81.2%
Hangul 146
 
18.8%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
2 142
22.5%
0 117
18.5%
- 73
11.6%
( 73
11.6%
) 73
11.6%
1 70
11.1%
6 20
 
3.2%
9 13
 
2.1%
8 13
 
2.1%
4 11
 
1.7%
Other values (4) 26
 
4.1%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
월 73
50.0%
중 63
43.2%
초 7
 
4.8%
말 3
 
2.1%

임용조건
Categorical

Distinct11
Distinct (%)14.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
기간제근로자
29 
업무지원직
13 
채용형인턴(3개월 이내) 임용 후 평가결과에 따라 정규직 전환
10 
기간제근로자(체험형 인턴)
5 
개방형 직위(관리자)
4 
Other values (6)
14 

Length

Max length34
Median length33
Mean length11.44
Min length4

Unique

Unique2 ?
Unique (%)2.7%

Sample

1st row업무지원직
2nd row업무지원직
3rd row기간제근로자
4th row기간제근로자
5th row청년인턴(3개월 이내) 임용 후 평가결과에 따라 정규직 전환

Common Values

ValueCountFrequency (%)
기간제근로자 29
38.7%
업무지원직 13
17.3%
채용형인턴(3개월 이내) 임용 후 평가결과에 따라 정규직 전환 10
 
13.3%
기간제근로자(체험형 인턴) 5
 
6.7%
개방형 직위(관리자) 4
 
5.3%
체험형 인턴 4
 
5.3%
계약직(4급 상당) 3
 
4.0%
경력직(정규직) 3
 
4.0%
청년인턴(3개월 이내) 임용 후 평가결과에 따라 정규직 전환 2
 
2.7%
시간선택제 (1일 4시간 근무) 1
 
1.3%

Length

2023-12-12T22:39:34.734988image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
기간제근로자 29
16.3%
업무지원직 13
 
7.3%
이내 12
 
6.7%
임용 12
 
6.7%
후 12
 
6.7%
평가결과에 12
 
6.7%
따라 12
 
6.7%
정규직 12
 
6.7%
전환 12
 
6.7%
채용형인턴(3개월 10
 
5.6%
Other values (14) 42
23.6%

근무지
Categorical

Distinct18
Distinct (%)24.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
본사(대전)
17 
공사 전 사업장(대전, 경북 경산, 충남 부여)
13 
제지본부(충남 부여)
9 
화폐본부(경북 경산)
9 
공사 전 사업장(서울, 대전, 경북 경산, 충남 부여)
5 
Other values (13)
22 

Length

Max length40
Median length30
Mean length14.586667
Min length2

Unique

Unique8 ?
Unique (%)10.7%

Sample

1st row대전
2nd row경북 경산
3rd row서울
4th row본사(대전)
5th row공사 전 사업장(서울, 대전, 경북 경산, 충남 부여)

Common Values

ValueCountFrequency (%)
본사(대전) 17
22.7%
공사 전 사업장(대전, 경북 경산, 충남 부여) 13
17.3%
제지본부(충남 부여) 9
12.0%
화폐본부(경북 경산) 9
12.0%
공사 전 사업장(서울, 대전, 경북 경산, 충남 부여) 5
 
6.7%
서울 4
 
5.3%
ID본부(대전) 4
 
5.3%
화폐본부(경북 경산), 제지본부(충남 부여), ID본부(대전) 2
 
2.7%
경북 경산 2
 
2.7%
대전 2
 
2.7%
Other values (8) 8
10.7%

Length

2023-12-12T22:39:34.938890image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
경산 35
15.0%
부여 30
12.8%
본사(대전 21
9.0%
경북 21
9.0%
전 18
7.7%
공사 18
7.7%
충남 18
7.7%
화폐본부(경북 14
 
6.0%
사업장(대전 13
 
5.6%
제지본부(충남 12
 
5.1%
Other values (9) 34
14.5%

담당부서
Categorical

Distinct9
Distinct (%)12.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
본사 관리처 인력관리팀
18 
본사 인사처 채용육성팀
15 
화폐본부 노사협력부 인력관리과
9 
제지본부 총무부 노무과
9 
본사 인사처 인력관리팀
7 
Other values (4)
17 

Length

Max length16
Median length12
Mean length12.24
Min length9

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.3%

Sample

1st row관리처 인력관리팀
2nd row관리처 인력관리팀
3rd row관리처 인력관리팀
4th row관리처 인력관리팀
5th row관리처 인력관리팀

Common Values

ValueCountFrequency (%)
본사 관리처 인력관리팀 18
24.0%
본사 인사처 채용육성팀 15
20.0%
화폐본부 노사협력부 인력관리과 9
12.0%
제지본부 총무부 노무과 9
12.0%
본사 인사처 인력관리팀 7
 
9.3%
본사 인사처 인재채용팀 7
 
9.3%
관리처 인력관리팀 6
 
8.0%
ID본부 총무부 노무과 3
 
4.0%
ID본부 관리부 노사과 1
 
1.3%

Length

2023-12-12T22:39:35.112613image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2023-12-12T22:39:35.265284image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
본사 47
21.5%
인력관리팀 31
14.2%
인사처 29
13.2%
관리처 24
11.0%
채용육성팀 15
 
6.8%
총무부 12
 
5.5%
노무과 12
 
5.5%
화폐본부 9
 
4.1%
노사협력부 9
 
4.1%
인력관리과 9
 
4.1%
Other values (5) 22
10.0%

연락처
Categorical

Distinct11
Distinct (%)14.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size732.0 B
042-870-1252
14 
042-870-1254
9 
053-819-2732
9 
041-359-7543
9 
042-870-1264
8 
Other values (6)
26 

Length

Max length12
Median length12
Mean length12
Min length12

Unique

Unique1 ?
Unique (%)1.3%

Sample

1st row042-870-1254
2nd row042-870-1254
3rd row042-870-1254
4th row042-870-1254
5th row042-870-1252

Common Values

ValueCountFrequency (%)
042-870-1252 14
18.7%
042-870-1254 9
12.0%
053-819-2732 9
12.0%
041-359-7543 9
12.0%
042-870-1264 8
10.7%
042-870-1253 7
9.3%
042-870-1265 7
9.3%
042-870-1303 4
 
5.3%
042-939-3814 4
 
5.3%
042-870-1304 3
 
4.0%

Length

2023-12-12T22:39:35.433384image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
042-870-1252 14
18.7%
042-870-1254 9
12.0%
053-819-2732 9
12.0%
041-359-7543 9
12.0%
042-870-1264 8
10.7%
042-870-1253 7
9.3%
042-870-1265 7
9.3%
042-870-1303 4
 
5.3%
042-939-3814 4
 
5.3%
042-870-1304 3
 
4.0%

Sample

기관명공고명공고시작일공고마감일접수시작일접수마감일접수방법접수대행일반전형전문전형고졸전형채용인원(일반전형)채용인원(전문전형)채용인원(고졸전형)합계채용방법전형방법임용시기임용조건근무지담당부서연락처
0한국조폐공사한국조폐공사 업무지원직 신규 채용2015-11-132015-11-272015-11-202015-11-27온라인 접수자체업무지원직(청원경찰)<NA><NA>2<NA><NA>2NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형(근무경력, 자격 등) 2차 인성검사, 체력검증, 3차 면접2016-01(월초)업무지원직대전관리처 인력관리팀042-870-1254
1한국조폐공사한국조폐공사 업무지원직 신규 채용2015-11-132015-11-272015-11-202015-11-27온라인 접수자체업무지원직(차량운전원)<NA><NA>1<NA><NA>1NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형(근무경력, 자격 등) 2차 인성검사2016-01(월초)업무지원직경북 경산관리처 인력관리팀042-870-1254
2한국조폐공사한국조폐공사 운동선수(레슬링) 신규채용2016-02-052016-02-182016-02-052016-02-18우편 또는 이메일자체운동선수(레슬링)<NA><NA>1<NA><NA>1NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 면접, 인성검사2016-02(월중)기간제근로자서울관리처 인력관리팀042-870-1254
3한국조폐공사한국조폐공사 학예사 모집2016-02-162016-02-232016-02-162016-02-23우편(방문접수 가능) 또는 이메일자체학예사<NA><NA>1<NA><NA>1NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 면접, 인성검사2016-02(월말)기간제근로자본사(대전)관리처 인력관리팀042-870-1254
4한국조폐공사2016년 상반기 한국조폐공사 NCS기반 신입직원(청년인턴) 채용2016-02-292016-03-142016-03-072016-03-14온라인 접수http://oras.jobkorea.co.kr/komsco행정사무, 재무, 행정기술, 화공기술, 전자기술, 전산기술, 전임연구<NA>인쇄기술, 기계기술, 금속기술, 화공기술24<NA>832NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 인성 및 직업기초능력평가, 3차 면접2016-04(월중)청년인턴(3개월 이내) 임용 후 평가결과에 따라 정규직 전환공사 전 사업장(서울, 대전, 경북 경산, 충남 부여)관리처 인력관리팀042-870-1252
5한국조폐공사한국조폐공사 업무지원직 신규 채용2016-04-142016-04-282016-04-212016-04-28온라인 접수자체업무지원직(청원경찰)<NA><NA>4<NA><NA>4NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형(근무경력, 자격 등) 2차 인성검사, 체력검증, 3차 면접2016-06(월중)업무지원직대전, 경북 경산관리처 인력관리팀042-870-1254
6한국조폐공사2016년 하반기 한국조폐공사 NCS기반 신입직원(청년인턴) 채용2016-08-022016-08-172016-08-092016-08-17온라인 접수http://oras.jobkorea.co.kr/komsco행정사무, 행정기술, 기계기술, 전산기술, 전임연구행정기술, 전산기술, 전임연구인쇄기술, 기계·전자기술, 금속기술, 화공기술1851235NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 인성·직업기초능력평가 및 실기시험(해당자), 3차 면접2016-09(월중)청년인턴(3개월 이내) 임용 후 평가결과에 따라 정규직 전환공사 전 사업장(서울, 대전, 경북 경산, 충남 부여)본사 관리처 인력관리팀042-870-1252
7한국조폐공사한국조폐공사 화폐본부(보건관리자) 채용2016-08-292016-09-122016-09-052016-09-12온라인 접수자체보건관리자(간호사)<NA><NA>2<NA><NA>2NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 인성 및 직업기초능력평가, 3차 면접2016-10(월중)시간선택제 (1일 4시간 근무)경북 경산본사 관리처 인력관리팀042-870-1254
8한국조폐공사한국조폐공사 석고조각디자이너 채용2016-08-312016-09-122016-09-052016-09-12온라인 접수자체석고조각디자이너<NA><NA>1<NA><NA>1NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 인성 및 실기시험, 3차 면접2016-10(월중)기간제근로자본사(대전)본사 관리처 인력관리팀042-870-1254
9한국조폐공사한국조폐공사 개방형직위 모집2016-11-092016-11-232016-11-092016-11-23우편(방문접수 가능)자체홍보협력실장, 미래사업팀장<NA><NA>2<NA><NA>2NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 면접, 3차 CEO면접2016-12(월중)개방형 직위(관리자)본사(대전)본사 관리처 인력관리팀042-870-1252
기관명공고명공고시작일공고마감일접수시작일접수마감일접수방법접수대행일반전형전문전형고졸전형채용인원(일반전형)채용인원(전문전형)채용인원(고졸전형)합계채용방법전형방법임용시기임용조건근무지담당부서연락처
65한국조폐공사2022년도 한국조폐공사 사회형평적 체험형인턴(장애인) 채용 공고2022-05-262022-06-092022-05-262022-06-09이메일접수자체사회형평적 체험형인턴<NA><NA>9<NA><NA>9NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 면접2022-7(월중)기간제근로자(체험형 인턴)공사 전 사업장(대전, 경북 경산, 충남 부여)본사 인사처 채용육성팀042-870-1265
66한국조폐공사2022년도 한국조폐공사 업무지원직(지게차 운전원) 채용 공고2022-06-032022-06-172022-06-102022-06-17온라인접수자체업무지원직(지게차 운전원)<NA><NA>1<NA><NA>1NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 인성검사·실기평가·면접평가2022-7(월중)업무지원직제지본부(충남 부여) 및 ID본부(대전)본사 인사처 채용육성팀042-870-1264
67한국조폐공사2022년 한국조폐공사 화폐본부 기간제근로자 추가 채용2022-06-222022-07-062022-06-272022-07-06온라인접수www.work.go.kr(고용노동부 워크넷)기간제근로자(기계가동 보조, 용액제조/배합교반 보조)<NA><NA>15<NA><NA>15NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 면접2022-8(월중)기간제근로자화폐본부(경북 경산)화폐본부 노사협력부 인력관리과053-819-2732
68한국조폐공사2022년 한국조폐공사 ID본부 기간제근로자 채용2022-06-242022-07-072022-07-012022-07-07온라인접수www.work.go.kr(고용노동부 워크넷)기간제근로자(카드제조보조원, 카드정합원, 접지기적재원, 백지증검사원, 자재및제품수불보조, 서무담당, 품질관리담당, 사무보조원(비서))<NA><NA>13<NA><NA>13NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 면접2022-8(월중)기간제근로자ID본부(대전)ID본부 총무부 노무과042-939-3814
69한국조폐공사2022년도 한국조폐공사 신입직원(고졸전형 채용형인턴)채용 공고2022-07-152022-07-292022-07-222022-07-29온라인접수https://komsco.careeron.co.kr<NA><NA>전자기술<NA><NA>88NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 인성검사 및 필기, 3차 면접2022-9(월중)채용형인턴(3개월 이내) 임용 후 평가결과에 따라 정규직 전환공사 전 사업장(대전, 경북 경산, 충남 부여)본사 인사처 채용육성팀042-870-1264
70한국조폐공사2022년도 2차 한국조폐공사 사회형평적 체험형인턴(장애인) 채용 공고2022-08-022022-08-162022-08-022022-08-16이메일접수자체사회형평적 체험형인턴<NA><NA>3<NA><NA>3NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 면접2022-9(월중)기간제근로자(체험형 인턴)본사(대전), ID본부(대전), 기술연구원(대전)본사 인사처 채용육성팀042-870-1265
71한국조폐공사[재공고] 2022년 한국조폐공사 ID본부 기간제근로자 채용2022-08-052022-08-162022-08-082022-08-16온라인접수www.work.go.kr(고용노동부 워크넷)기간제근로자(카드제조보조원, 카드정합원, 자재및제품수불보조, 품질관리담당)<NA><NA>4<NA><NA>4NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 면접2022-9(월중)기간제근로자ID본부(대전)ID본부 총무부 노무과042-939-3814
72한국조폐공사2023년도 한국조폐공사 업무지원직(청원경찰) 채용 공고2022-12-202023-01-032022-12-262023-01-03온라인접수자체업무지원직(청원경찰)<NA><NA>1<NA><NA>1NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 인성검사·면접평가·체력검정2023-2(월중)업무지원직화폐본부(경북 경산), 제지본부(충남 부여), ID본부(대전)본사 인사처 채용육성팀042-870-1265
73한국조폐공사2023년도 한국조폐공사 사회형평적 체험형인턴(장애인) 채용 공고2023-02-272023-03-132023-02-272023-03-13이메일접수자체사회형평적 체험형인턴<NA><NA>13<NA><NA>13NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 면접2023-4(월중)기간제근로자(체험형 인턴)공사 전 사업장(대전, 경북 경산, 충남 부여)본사 인사처 채용육성팀042-870-1265
74한국조폐공사2023년도 제1차 한국조폐공사 ID본부 기간제근로자 채용 공고2023-03-212023-04-032023-03-282023-04-03온라인접수www.work.go.kr(고용노동부 워크넷)기간제근로자(ID제품 생산보조, 자재 및 제품수불보조, 현용여권발급원, 판독기담당)<NA><NA>13<NA><NA>13NCS기반 직무능력중심 채용1차 서류전형, 2차 면접2023-5(월중)기간제근로자(체험형 인턴)ID본부(대전)ID본부 관리부 노사과042-939-3814