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데이터를 통합하고 클렌징하는 데 집중했습니다. 방대한 온라인 커뮤니티 데이터와 소셜 미디어 트렌드를 수집하여 텍스트 마이닝 기법으로 고객의 잠재적 니즈를 분석했습니다. 이 과정에서 필요한 통계 분석 툴을 독학하며 전문성을 스스
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data = Big data]
한화 S&C가 세계 ICT 시장을 선도하기 위해선 빅 데이터 뿐만 아니라 스몰 데이터에 대한 분석 및 사업전략이 필요하다고 생각합니다.
산업분야 막론 빅 데이터 분석의 중요성은 누구나 알고 있으며 현재 다양한 기업에서 그 활용
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/ 연구 / 학습 및 기타 활동에 참여했던 2가지 경험에 대해 서술해 주십시오. (4~5번 문항 각 1가지)
지원분야 : Data 분석 및 Modeling
선택의 근거 : 데이터 분석을 통한 B2C 솔루션 구축 지원 업무 희망
[OO자동차 고객불만 텍스트 마이닝 분석]
대학
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데이터를 확보할 계획입니다. 확보된 데이터를 기반으로 전처리 과정(불용어 제거, 형태소 분석 등)을 수행한 뒤, 텍스트 마이닝과 딥러닝 기반의 LSTM, BERT 등의 모델을 적용하여 분석을 수행하고, 모델의 성능을 평가하는 방식으로 연구를 진
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다. 특히, 임상 시험 설계 및 데이터 분석을 담당하며, 약물의 효능 및 안전성 평가에 대한 중요한 경험을 쌓았습니다. 임상 시험의 프로토콜 설계부터 데이터 분석, 그리고 연구 결과 발표까지의 전 과정에 참여하면서 임상시험의 품질 관리
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데이터를 분석하여 취약 계층을 위한 건강 증진 프로그램을 기획하고, 디지털 헬스케어 기술을 활용하여 주민들이 스스로 건강을 관리할 수 있도록 동기를 부여하는 데 주력하겠습니다.
2026년 한양대학교병원
, 2026년 한양대병원
, 한양대학
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터 분석 과정에서 마주친 가장 큰 어려움은 무엇이며, 어떻게 극복했나요?
A5. 결측치와 불균형 데이터 문제를 다루며, 다양한 통계 기법과 보간법을 적용해 문제를 해결했습니다.
Q6. 임상시험 설계 단계에서 통계학자가 어떤 역할을 하나요?
A
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연구경험 등을 기술하시기 바랍니다. (1000자)
대학 시절, 저는 통계학을 전공하면서 임상 데이터 분석과 관련된 다양한 프로젝트를 진행했습니다. 특히, 약물의 안전성 및 효능 평가를 위한 임상 시험 데이터 분석을 담당하며, 실제 임상 시험
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데이터 분석 역량을 어떻게 활용할 계획인가요?
A10. 임상 데이터를 체계적으로 분석해 임상시험 설계 개선과 신약 개발 방향 설정에 활용하며, 의사결정의 과학적 근거를 강화하겠습니다.
Q11. 프로젝트 관리 경험이 있나요? 구체적으로 설명
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데이터의 체계적인 관리를 수행했으며, 이를 통해 데이터 신뢰도를 확보했습니다. 이런 경험은 임상시험의 품질 유지에 직접적으로 기여했습니다.
Q6. 팀 내 갈등 상황을 겪었을 때 어떻게 대응하였나요?
갈등 발생 시 당사자들의 의견을 경청
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