 |
및 연출 기법을 학습합니다.
2. 소비자 반응 데이터 분석
- SNS 및 유튜브 콘텐츠 데이터를 분석하여, 소비자가 어떤 유형의 콘텐츠에 반응하는지 연구하고, 이를 콘텐츠 기획에 반영합니다.
3. 실제 콘텐츠 기획 및 제작 실험
- 단순한 이론
|
|
 |
학습한 '기업 재무 분석 및 가치 평가 역량'을 활용하여 사회적 기업이나 친환경 사업체 등 신협이 지원을 고려하는 대상 기업의 재정 건전성과 성장 잠재력을 면밀히 평가하겠습니다. 이를 통해 건전한 대출 결정을 지원하고 신협의 사회적
|
|
 |
및 직무 수행 시 어떻게 활용 할 것인지를 기술해주시기 바랍니다.
3. 면접 종류별 알아두어야 할 포인트
가. 역량 및 인성면접?임원(최종)면접
1) 면접은 입사지원 할때, 이력서를 기반으로 면접의 기본자료가 된다.
2) 인성면접과 역량면
|
|
 |
및 방법 30
4. 기대 효과 및 의의 32
5. 연구 일정 32
6. 결론 32
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 33
기초 이론과 개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 34
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 35
빅데이터와 기계 학습: 36
실험
|
|
 |
학습한 이론을 실제 문제에 적용하는 경험을 쌓아 나가고자 합니다.
6. 석사ㆍ박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등)
석사 과정을 마친 후에는 박사 과정에 진학하여 머신러닝 및 강화학습 기반 최적화 연구를 더욱 심화할 계획입니다. 박
|
|
 |
작성능력 검증 기출문제 160
? 융복합시스템공학 학습계획서-학업계획서 168
? 기본적인 논문구성 능력을 검증하는 문제 172
? 전공분야 지식의 깊이를 검증하는 문제 194
가. 핵심문제의 분석과 대응요령 194
나. 답변의 대응방법 2
|
|
 |
이론에 대한 지식검증 기출문제 22
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 24
기초 이론과 개념: 24
회귀 분석 및 모델링: 25
가설 검정과 추론: 26
데이터 분석 및 시각화: 26
빅데이터와 기계 학습: 27
실험 계획법 28
비모수 통계 28
|
|
 |
이론과 개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 86
?
|
|
 |
분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 122
기초 이론과 개념: 123
회귀 분석 및 모델링: 123
가설 검정과 추론: 124
데이터 분석 및 시각화: 125
빅데이터와 기계 학습: 125
실험 계획법 126
비모수 통계 127
빅데이터와 머신러닝 127
데이터
|
|
 |
이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨어에
|
|
메뉴펼치기
