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가제 조합 설계와 유동성 개선 실험을 다수 진행한 경험이 있습니다. 또한 해석 측면에서는 UV Spectrophotometry 기반의 정량 분석과 용출시험 결과 정리에도 익숙하며, 통계 분석을 통해 데이터를 시각화하고 해석하는 데 능숙합니다.
5. 입사 후 5
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해석하는 노력을 기울입니다.
7. 한미약품에서 어떤 연구자가 되고 싶으신가요?
저는 데이터를 정직하게 해석하고, 그 안에서 가능성을 찾아내는 연구자가 되고 싶습니다. 실험은 반복되고, 실패도 많지만 그 안에서 유의미한 정보를 찾고 이
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실패 경험과 이를 통해 배운 점은 무엇인가요?
처음 데이터 분석 프로젝트에서, 저는 결제 데이터를 단순 합산만 해 성과를 제대로 파악하지 못한 적이 있습니다. 이 실패를 계기로 데이터는 단순 수치가 아니라 맥락 속에서 해석해야 한다는
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해석 가능성 및 설명 가능 인공지능 관련 문제 51
기본 개념 51
모델 해석 기법 52
신경망 해석 가능성 향상 방법 52
도전 과제 및 논의 53
응용 및 사례 연구 54
? AI융합학 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 54
? AI융합학 연구를 위한 주
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해 고온으로 인한 부품 손상을 줄이고, 배기가스 중 유해물질 배출도 효과적으로 감소시키는 결과를 얻었습니다. 이 과정에서 여러 차례 실패와 시행착오를 겪었지만, 끈기 있게 문제를 해결하며 실험과 시뮬레이션 결과를 비교 분석하는 능
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실질적으로 기여하고 싶습니다.
13. 데이터 분석 경험 중 가장 기억에 남는 프로젝트는?
보험 해지율 예측 모델을 만들면서 Cox 회귀분석을 활용한 경험이 있습니다. 단순한 예측보다, 어떤 요인이 해지에 영향을 미치는지 해석하는 데 중점을
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해석까지 전 과정에서 분석적 사고를 적용하는 훈련을 체득했습니다. 또한 팀원 간 역할 분담과 문헌 고찰 과정에서 통계 결과의 ‘의미’를 함께 고민하며, 통계는 해석과 전달까지 포함된다는 점을 실감했습니다.
단순한 분석을 넘어, 실
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해하지 못하면 분석이 의미를 갖기 어렵다는 점입니다. 단순히 수치를 해석하기보다, 해당 데이터가 왜 발생했는지, 어떤 비즈니스 맥락에서 해석되어야 하는지를 이해하는 것이 중요합니다.
5) 입사 후 1년 안에 이루고 싶은 성과는 무엇인가
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해석 프로젝트에서 초기 설계의 강도 부족 문제를 발견하고 보강 설계를 제안하여 개선했던 경험이 있습니다. 이를 통해 효율적인 설계가 생산성과 안전성을 높이는 데 큰 영향을 미친다는 점을 배웠습니다. HD현대중공업에서도 창의적 문제
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의미에서 초기 면접관을 자신의 유리한 방향으로 정보를 탐색하게 하는 기술은 첫 문장에서 대부분 평가가 되고 이후 문장에서도 이런 경향을 볼 수 있다. 1. 소개의 말
2. 분위기를 압도하는 첫 문장의 묘미
가. 1분 스피치 준비
나
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