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부모의 사회경제적 지위, 진로 인식 등을 변수로 하여 회귀분석 및 구조방정식 모형을 활용한 통계 분석을 실시할 계획입니다. 또한 심층 인터뷰를 병행하여 양적·질적 자료를 통합적으로 분석하는 혼합방법연구(mixed methods)를 통해 보다 입
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모형과 로지스틱 회귀, 연관성 분석을 통해 남성 타겟의 화장품 마케팅 인사이트를 얻을 수 있었고, 우수상을 받는 성과를 이뤘습니다. 새로운 시각으로 데이터를 보고 창의력을 발휘해 분석할 수 있습니다.
"다양한 툴에 도전해 기른 코딩에
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건전성과 상품 경쟁력을 동시에 높이는 데 기여하고 싶습니다. 특히 IFRS17, K-ICS 등 새로운 규제 체계에 대응하는 프로젝트에 참여해 회사의 신뢰성과 성장성을 강화하고자 합니다. 2025 DB생명 상품계리 자기소개서 자소서 및 면접질문답변
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분석 및 인공지능 기반 예측모형 개발과 같은 최신 트렌드에도 관심을 갖고, 이를 실제 교육 현장에 효과적으로 접목시키는 방법을 연구하고자 하는 바입니다.
중장기적 플랜으로는 대학이나 연구기관에서 강의 및 연구를 병행하며, 교육통
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분석 방법: 구조방정식 모형(SEM)을 사용하여 매개효과를 검증하고, 교사 경력이나 근무환경 등의 조절 변수에 따른 하위 집단 분석을 병행할 예정입니다.
3) 기대효과
본 연구는 유아교사의 감정노동과 소진 문제를 심층적으로 이해하고, 교사
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모형을 선택하여 어떤 기법을 사용할 것인지 정하고, 이를 통계 지식이 전무한 사람에게 설명해주세요. ※ 예시 : ① Marketing : 2030에게 적합한 금융상품을 추천하는 모형 등, ② Risk : 고객의 신용도를 평가하는 모형 등 (최소 700자, 최대 1,000자
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분석 → 정책 제안까지의 전 과정을 스스로 설계하고 실행한 점에서 제게 큰 자신감을 안겨주었습니다. KERIS의 교육데이터 분석 업무에서도 이 같은 기획력과 데이터 분석 경험을 바탕으로 실질적인 개선안을 도출해낼 수 있으리라 확신합니
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분석 기법을 추가적으로 학습했습니다. 특히 메모리 반도체에 대한 이해를 높이기 위해 SK하이닉스 엔지니어 출간 교재를 중심으로 자율 학습을 진행했습니다.
또한, 직무 부트캠프에 참가하여 현업 엔지니어가 수행하는 실제 업무를 간접 체
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졌습니다.
또한, "머신러닝 및 인공지능" 과목에서는 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 알고리즘을 구현하며 AI 기술의 기초를 익혔습니다. 특히, Python 기반의 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등을 활용해 데이터를 분석하고 모델을 최적화하는
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분석과 비즈니스 인사이트 도출에 큰 관심을 가지고 있어, 이 분야에서 자기주도적으로 학습을 지속적으로 해왔습니다. 학부 시절부터 온라인 강좌, 자기주도 학습을 통해 파이썬과 R 프로그램을 독학하였고, 이를 실제 프로젝트에 적용하여
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