 |
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
?
|
|
 |
동기 172
나. 가족에 대한 질문 173
다. 과거 학교생활에 대한 질문 174
? 입학시의 추천서의 중요성 176
가. 추천서의 의미 176
나. 좋은 추천서 177
다. 지도교수가 쓴 추천서 견본 177
라. 중앙대학교 지도교수 추천서 견본 177
마. 지원 대학
|
|
 |
동기와 이유, 향후 5년간의 구체적인 목표와 비전에 대하여 서술하시오.(최대 500자 이내로 작성)
3. 지원부문(자동차 생산)과 관련하여 본인의 강점과 약점을 기술하고 이들을 어떻게 활용 또는 극복할 것인가? (500 자 이내)
Ⅱ. 현대자동차
|
|
 |
학습 경험 제공’이라는 목표에 깊이 공감하고 있으며, 이러한 목표를 실현하기 위해 어떤 노력을 기울일 수 있을지를 함께 고민하고, 그에 따른 성과도 함께 공유할 수 있는 해커스 교육그룹의 가족이 되고 싶습니다. 1.자신만의 특별함
|
|
 |
이론과 개념: 84
사. 회귀 분석 및 모델링: 85
아. 가설 검정과 추론: 85
자. 데이터 분석 및 시각화: 86
차. 빅데이터와 기계 학습: 86
카. 실험 계획법 87
타. 비모수 통계 87
파. 빅데이터와 머신러닝 88
하. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 88
?
|
|
 |
중요한 활동과 결과를 기술하고, 그 경험이 지원전공을 공부하는데 어떤 의미를 갖는지 기술하시오.
4. 입학 후 학습목표 및 학업계획을 기술하시오.
5. 이전 항목에서 표현하지 못한 타인과 구별되는 본인의 강점을 기술하시오.
|
|
 |
이론과 개념: 90
회귀 분석 및 모델링: 91
가설 검정과 추론: 92
데이터 분석 및 시각화: 92
빅데이터와 기계 학습: 93
실험 계획법 94
비모수 통계 94
빅데이터와 머신러닝 94
데이터 분석 도구와 소프트웨어 95
? 통계분석 도구 소프트웨어에
|
|
 |
학습을 바탕으로 학교도서관의 정보교육 모델을 체계화하는 연구에 참여하고, 논문으로 발표하는 것을 목표로 하고 있습니다. 1. 자기소개
2. 진학동기
3. 학습목표 및 계획
4. 기타 특기사항(지원분야, 경력, 연구활동, 수상경력 등)
|
|
 |
. 주제는 ‘중견기업의 디지털 전환 전략과 정보시스템 성과 간의 상관관계’ 혹은 ‘IT 프로젝트의 실패 요인 분석과 리스크 관리 프레임워크’와 같은 주제를 염두에 두고 있습니다. 1. 자기소개
2. 진학동기
3. 학습목표 및 계획
|
|
 |
수 있는 길을 모색하겠습니다. 그리고 그 과정에서 제가 얻는 성장은 단지 저만의 것이 아니라, 함께 일하는 모든 사람들의 성장으로 이어지도록 만들고자 합니다. 1. 진학동기
2. 학습목표 및 계획
3. 졸업 후 진로 및 희망
4. 기타
|
|
메뉴펼치기
