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론 소속 조직 전체에 이르기까지 늘 작은 것, 큰 것을 따지지 않고 주변의 모든 것을 볼 수 있도록 노력할 것입니다.
새로운 도전만큼 설레는 것도 없을 것입니다. 반대로 위험한 것도 없을 것입니다. 하지만 개인에게 있어서 학문에 있어서
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기초
1. 대학의 3대 기능
2. 계열별 학문의 내용 및 특성
3. 대학 졸업 후의 진로 선택
4. 행복의 조건
5. 삶에 대한 자세
Ⅸ. 면접의 유형과 대비법
1. 자아 설명형 면접 유형
2. 미래설계에 관한 면접 유형
3. 프리젠테이션 면접
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기초 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
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면접에 기본을 갖추어야 하는 이유 131
가. 기본이 중요한 이유 131
나. 제가 듣고 싶은 이야기는... 133
다. 나의 주장에 힘을 실어주는 근거, ‘학습 경험’ 134
라. 면접관 생각의 중요성 134
? 대학원입시 영어면접시험 137
가. 기출문제의
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기초 이론과 개념: 92
나. 회귀 분석 및 모델링: 93
다. 가설 검정과 추론: 93
라. 데이터 분석 및 시각화: 94
마. 빅데이터와 기계 학습: 95
바. 실험 계획법 95
사. 비모수 통계 96
아. 빅데이터와 머신러닝 96
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어
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기초 이론과 개념: 132
다. 회귀 분석 및 모델링: 133
라. 가설 검정과 추론: 134
마. 데이터 분석 및 시각화: 134
바. 빅데이터와 기계 학습: 135
사. 실험 계획법 136
아. 비모수 통계 136
자. 빅데이터와 머신러닝 137
차. 데이터 분석 도구와 소프
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론 115
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 115
가. 기초 이론과 개념: 117
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
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론 122
? 통계분석 학술이론에 대한 지식검증 기출문제 122
가. 기초 이론과 개념: 124
나. 회귀 분석 및 모델링: 124
다. 가설 검정과 추론: 125
라. 데이터 분석 및 시각화: 126
마. 빅데이터와 기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계
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론적 모델: 96
6. 정보통신이라는 학술적 연구 내용과 사회공학적 측면을 함께 고려한 이론적 모델: 97
? 전기전자컴퓨터공학 활용의 문제점에 대한 지원자 견해 97
기술적·산업적 문제점 98
교육 제도의 한계 98
사회적·경제적 부작용 99
지
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