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데이터 처리 시 발생할 수 있는 문제들과 이를 해결하는 방법에 대해 설명하세요.
6. 데이터 시각화 도구와 기법을 활용하여 인사이트를 도출하는 과정을 설명하세요.
7. SQL과 Python을 활용한 데이터 분석에서 각각의 강점과 활용 사례를 설
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데이터를 수집하고 정제하는 과정에서 어떤 어려움을 겪었으며 어떻게 해결했나요?
3. 분석 도구 또는 프로그래밍 언어(예 Excel, SQL, Python, R)를 사용한 경험이 있다면 어떤 상황에서 활용했는지 말씀해 주세요.
4. 어떤 분석 기법이나 모델을
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데이터 분석이 어떻게 기여할 수 있다고 생각하시나요?
4. 대용량 데이터 처리 경험이 있다면 구체적으로 어떤 기술이나 도구를 사용했는지 설명해 주세요.
5. 데이터 전처리 과정에서 직면했던 어려움과 해결 방안을 말씀해 주세요.
6. SQL
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데이터 전처리 과정에서 중요한 점과 이를 효과적으로 수행하는 방법에 대해 설명해 주세요.
5. 한국타이어앤테크놀로지의 비즈니스 목표를 달성하는 데 데이터사이언스가 어떻게 기여할 수 있다고 생각하시나요?
6. Python, R, SQL 등 데이터
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데이터 시각화 도구(예 Tableau, Power BI 등)를 사용한 경험이 있다면, 어떤 대시보드를 만들어보았는지 구체적으로 설명해주세요.
5. 머신러닝 모델을 적용한 경험이 있다면, 어떤 문제를 해결하기 위해 어떤 알고리즘을 선택했고 그 이유는 무
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데이터 시각화 도구(예 Tableau, Power BI 등)를 사용한 경험이 있다면 어떤 프로젝트였는지, 어떤 인사이트를 도출했는지 이야기해주세요.
5. 통계적 가설 검정이나 머신러닝 모델을 활용한 경험이 있다면 구체적으로 설명해주세요.
6. 데이터
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데이터를 분석하여 인사이트를 도출했던 경험이 있다면 구체적으로 말씀해 주세요.
5. A/B 테스트의 설계와 분석 과정에 대해 설명해 주세요.
6. 데이터 불균형 문발생했을 때 어떻게 처리하나요?
7. SQL 쿼리를 작성하여 특정 조건에 맞는
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데이터 분석을 통해 개선하거나 발전시킬 수 있는 아이디어를 제시해보세요.
6. 분석 결과를 이해관계자에게 효과적으로 전달하기 위해 어떤 방식을 사용하나요?
7. 머신러닝이나 딥러닝 모델을 활용한 경험이 있다면 어떤 프로젝트였고,
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데이터의 품질이 떨어졌을 때 어떻게 대응하시나요?
4. 통계적 가설 검정과 머신러닝 모델의 차이점에 대해 설명해주세요.
5. 과거 분석 프로젝트에서 직면했던 어려움과 이를 해결한 방법을 구체적으로 말씀해주세요.
6. SQL, Python, R 등 데
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데이터 활용 사례를 제안해 본 적이 있나요? 구체적으로 어떤 데이터를 어떻게 활용할 수 있다고 생각하나요?
3. SQL, Python 또는 R을 이용한 데이터 처리 경험에 대해 설명해 주세요. 어떤 프로젝트에서 어떻게 사용했나요?
4. 머신러닝 모델
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