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데이터에 타겟 값과 상관관계가 낮은 파라미터가 포함된 것이 원인이었습니다. 그래서 상관관계가 낮은 파라미터를 소거한 후 data regularization을 진행했습니다. 그 결과, 평균 accuracy가 약 2% 상승한 모델을 구축했습니다. 이를 통해 데이터 분
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data 간의 연관분석 결과를 보고서로 작성하여 제출하였습니다. 이 자료는 TM영업부 부장님께 전해졌고, 이 자료를 바탕으로 기존 DB의 활용 다각화에 대한 회의가 진행되었습니다.
통계학도로서 실무에서 데이터마이닝 기법을 활용하고 그 결
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데이터에 대한 접근방법 및 Data Searching, Mining 학습
무선통신 기술
패킷의 흐름, 충돌제어와 같은 이상현상에 대해 분석 및 해결에 대한 흥미
컴퓨터통신, 네트워크통신, 무선이동통신, 학부에서 배울 수 있는 네트워크
과목을 수강 후 졸
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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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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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데이터 파이프라인을 직접 설계하고 최적화하는 프로젝트에 참여하여 실질적인 성과를 내고 싶습니다.
6. 클라우드 환경에서 데이터 플랫폼을 구축해본 경험이 있나요?
답변: 예, GCP 기반 데이터 플랫폼 구축 프로젝트에 참여해 Pub/Sub, Dataflow
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습하고 활용하는 방법을 익힐 수 있었습니다.
대학원 과정에서는 기계학습과 데이터마이닝 기법을 활용한 사회적 문제 해결 연구를 수행하고자 합니다. 특히, 다음과 같은 연구 주제에 집중하고자 합니다.
- 사회적 문제 해결을 위한 데이터
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데이터를 분석하고 DB 설계 및 데이터마이닝을 수행한 경험이 있습니다 . 또한 경영 IT, NIE 를 실
무에 적용했고 S/W 를 활용하고 실습했습니다 . 그리고 경영개론을 학습하며 경제데이터와 자료를
분석했고 통계를 활용하여 경영계량분석을
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데이터와 소프트웨어 분야에 도전하여 이론을 익히고 실습을 하며, 나아가 여러 세미나에 참석하여 미래산업의 현장을 눈으로 보며 많은 것을 깨우쳤습니다. 특히, 정보관리의 중요성을 깨닫고 데이터 분야를 집중적으로 학습했습니다 . 이
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데이터 엔지니어링, 클라우드 컴퓨팅, 머신러닝 등 다양한 기술적 주제에 대해 글을 작성하고, 이를 통해 다른 사람들과 지식을 공유하고 있습니다. 이러한 경험은 기술적인 사고 능력과 팀워크, 의사소통 능력을 강화하는 데 큰 도움이 되었
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