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결정에 필요한 데이터 분석: 89
2. 현상 이해와 예측: 89
3. 실험 설계와 해석: 89
4. 오류와 불확실성 다루기: 89
5. 다양한 분야와의 융합: 89
6. 정보의 해석과 의사 소통: 90
7. 진실을 파악하는 도구: 90
기초 이론과 개념: 90
회귀 분석 및 모델
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정책과 기술 개발에 기여함으로써 신뢰받는 데이터 전문가로서 사회적 책임을 다하겠습니다. 이를 위해 관련 법률과 윤리 교육에 적극 참여하며 지속적으로 학습할 계획입니다.
데이터 교육과 인재 양성에도 힘쓸 예정입니다. 통계와 데이터
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최적의 예측모형을 선정합니다.
모형 평가에는 Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC 등을 활용하며, 최종적으로 중요 변수(feature importance)를 분석하여 기업이 실제 활용할 수 있는 인사이트를 제공할 계획입니다. 또한 모델의 해석력을 높이기 위해 SHAP
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Modeling ②Data Engineering의 두 가지 분야로 이루어져 있습니다. 본인의 역량에 가장 적합한 분야를 한가지 선택하고, 해당 분야와 관련된 프로젝트 / 공모전 / 대회 / 논문 / 연구 / 학습 및 기타 활동에 참여했던 2가지 경험에 대해 서술해 주십시
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Modeling ②Data Engineering의 두 가지 분야로 이루어져 있습니다. 본인의 역량에 가장 적합한 분야를 한가지 선택하고, 해당 분야와 관련된 프로젝트 / 공모전 / 대회 / 논문 / 연구 / 학습 및 기타 활동에 참여했던 2가지 경험에 대해 서술해 주십시
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결정을 내렸던 경험에 대해 아래 항목에 따라 기술해 주시기 바랍니다.
2-1. 업무 처리시 의사결정을 내렸던 과정과 이를 위해 활용한 자료들에 대해 기술
2-2. 의사결정 시 고려했던 대안들과 최종 결정한 근거에 대해 기술
3.자신이 추진했
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모형을 계속 공부해 보고 싶습니다. 그리고 연구 분야 선택의 확률이 주어져 있을 박사학위 진학을 시도해 보려고 합니다. 아울러 대학원 석사과정 중 지도교수님과 지도 상담을 하면서 박사진학의 시기를 결정해 해외 유명대학 진학도 신중
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결정이었습니다. 그래서 제가 선택한 것은 방송통신대학교 유아교육과에 진학하여 두 마리 토끼를 잡는 것이었습니다.
인지 발달 학습 모형과 놀이 학습 등의 이론을 접하고 그것을 실제 교육 현장에서 응용하며 체계적인 교육을 도모하였습
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모형을 활용한 통계 분석을 실시할 계획입니다. 또한 심층 인터뷰를 병행하여 양적·질적 자료를 통합적으로 분석하는 혼합방법연구(mixed methods)를 통해 보다 입체적인 결과를 도출하고자 합니다.
- 3단계: 정책 제안과 학술 기여
세 번째 단계
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최적의 성능을 내기 위해 차량 설정을 조정하는 과정에서 문제 해결력이 크게 향상되었습니다. 오랜 기간 이 취미를 즐기며 기계 공학에 대한 열정을 키울 수 있었습니다.
이렇듯 제 취미 활동은 기계 공학 이론을 실제로 적용해볼 수 있는 기
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