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7. 안내데스크
8. 일반영업
9. 행정사무직
10. 기계설계
11. 엔지니어
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14. 자동차회사
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17. IT / 게임회사
18. IT / 웹프로그래머
19. 광고 / 마케팅 / 홍보
20. 기획 / 디스플레이 / 마케터
21. 마
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7. 진실을 파악하는 도구: 62
가. 기초 이론과 개념: 62
나. 회귀 분석 및 모델링: 63
다. 가설 검정과 추론: 64
라. 데이터 분석 및 시각화: 64
마. 빅데이터와 기계 학습: 65
바. 실험 계획법 66
사. 비모수 통계 66
아. 빅데이터와 머신러닝 66
자.
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7
나. 회귀 분석 및 모델링: 117
다. 가설 검정과 추론: 118
라. 데이터 분석 및 시각화: 119
마. 빅데이터와 기계 학습: 119
바. 실험 계획법 120
사. 비모수 통계 120
아. 빅데이터와 머신러닝 121
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 121
? 통계 소
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기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계 127
아. 빅데이터와 머신러닝 127
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 128
? 통계 소프트웨어 학위과정 입시문제 130
? 관심있는 전공관련 유명 이론 몇개만 선택하여 설명해 보세요 136
1. 영
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실험 및 분석 과정의 디지털화를 적극 도입해 연구 효율과 정확성을 높일 수 있습니다.
7) 본인의 연구 분야가 삼양그룹과 어떻게 연결된다고 생각합니까?
저는 생분해성 고분자의 합성과 물성 개선 연구를 수행했습니다. 이는 삼양그룹이 집
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7. 현대트랜시스의 제품과 기술에 대한 아이디어가 있나요?
8. 자동차 정비 경험이 있나요?
9. IoT가 현장에서 어떻게 활용될 것이라고 생각하나요?
10. 만약 품질 불량이나 문제가 있다면 어떤 유형이 있으며, 어떻게 보완할 수 있는 방안이 뭘
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7. 지원 직무에서 가장 필요한 것은 무엇인가요?
8. 한 번도 해본 적 없는 업무를 맡게 된다면, 어떻게 배울 것입니까?
9. 우리 기업만을 위해 준비한 것이 있나요?
10. 입사 했는데 업무가 적성에 맞지 않는다면 어떨 것 같나요?
11. 최근 읽은
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7. AI 개발 과정에서 경험한 어려움과 극복 사례는?
8. 협업 프로젝트 경험을 소개해주세요.
9. Python 외에 사용할 수 있는 프로그래밍 언어는?
10. 대학원 졸업 후 진로 계획은?
11. 기계학습과 딥러닝의 차이점은 무엇인가요?
12. 과적합
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특별활동 사례
2. 리더십 활동 사례
3. 수상 경력
4. 특기 및 자격증
5. 과거 이수과목 중 관심과목
6. 희망 전공분야 및 연구주제
7. 장래계획
8. 지원동기
9. 자기소개 및 면학계획을 아래의 공란에 자유롭게 서술식으로 기술하십시오.
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8. 일반영업
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10. 기계설계
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