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자기계발을 지속적으로 이어가며, 연구의 깊이를 더하고, 한국생명공학연구원에서 더 나아가 사회에 기여할 수 있는 연구를 수행하고자 하는 목표를 가지고 있습니다.
이 하 생 략 - 1. 자발적 경험추진 / 시도 / 도전
2. 지원 동기
3. 장
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자기계발에 힘쓸 것입니다. 한국생명공학연구원에서의 인턴 경험을 통해 연구 현장에 직접 적용할 수 있는 실질적인 기술과 지식을 습득하고, 이를 바탕으로 미래의 커리어를 더욱 발전시키고자 합니다. 이 경험을 통해 제 연구의 깊이를 더
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매출뿐 아니라, 자금 조달 구조와 위험 관리까지 고려해야 한다는 점을 배웠습니다.
아울러 그 외에도 ‘데이터 분석과 경영의사결정’ 과목에서는 파이썬과 R을 활용한 데이터 처리 기법을 익혔고, 실제 기업 데이터를 활용한 분석 과제를
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한 줄 P R
‘죽을 만큼만 노력하면 안되는 것 없다‘는 생각으로 모든일에 열중하며 기술발전에 최선을 다하고 있습니다.
1) 과정 신청 동기
왜 해당 교육과정에 관심을 가졌는지를 간단히 기술하시오.
저의 군생활은 xx군청에서 행정요원
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R을 활용한 물류 데이터 분석 기법을 익혔습니다. 특히, 빅데이터를 활용하여 물류 수요 예측 모델을 개발하는 프로젝트를 수행하며 실제 물류 환경에서 데이터 기반의 의사결정을 내리는 역량을 키울 수 있었습니다.
이 외에도, "클라우드 컴
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R을 활용한 데이터 시각화 및 분석 방법을 학습하였습니다. 특히, 대용량 데이터를 분석하여 소비자 행동 패턴을 도출하는 프로젝트를 수행하며, 마케팅 데이터 활용 역량을 키웠습니다.
이 외에도, "소비자 심리학", "브랜드 전략", "광고 기획
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R을 활용한 데이터 처리 및 시각화 경험을 보유하고 있으며, 분석 결과를 체계적으로 정리하고 해석하는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 바탕으로, CES 분석 과정에서 발생하는 반복적인 작업을 최적화하고, 분석 프로세스를 개선하는 방법을
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자기주도적으로 학습을 지속적으로 해왔습니다. 학부 시절부터 온라인 강좌, 자기주도 학습을 통해 파이썬과 R 프로그램을 독학하였고, 이를 실제 프로젝트에 적용하여 효율적인 데이터 분석을 이끌어냈습니다. 특히 빅데이터 분석과 머신러
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R의 데이터 크롤링에 대한 패키지 및 함수를 바탕으로 비규칙적으로 SNS상에 업로드 되는 사람들의 의견을 수집하고, 나이브 베이즈 분류기를 통해 감정에 대한 사전 확률을 결합한 사후확률을 고객불만지표로 정의했습니다 이후 군집분석 및
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R을 통해 페이스북, 트위터의 고객들의 자동차 관련 의견 및 태도 등에 대한 데이터를 수집하여 감성분석을 실시하고, 예측 모형을 통해 한국신뢰성학회 공모전 우수상을 수상했던 경험이 있습니다. R의 데이터 크롤링에 대한 패키지 및 함수
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