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연구를 통해 ‘데이터사이언스를 통한 반도체 혁신’에 기여하고 싶습니다. 물론 이는 결코 단순한 목표가 아닙니다. 데이터의 불완전성, 모델의 한계, 실제 산업 적용에서의 복잡한 변수 등 수많은 도전 과제가 있습니다. 하지만 저는 이미
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연구: 문서 요약, 감성 분석, 법률 문서 자동 분석, 소셜 미디어 데이터 분석 등
- 네트워크 분석 및 추천 시스템 개발: 사용자 행동 분석, 맞춤형 추천 시스템 연구, 소셜 네트워크 데이터 분석
KAIST 데이터사이언스학과는 저의 연구 목표를 실
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데이터 기반 프로젝트와 융합연구를 활발히 수행하고 있으며, 데이터사이언스를 기술 중심이 아닌 문제 해결 중심의 실천적 학문으로 다룬다는 점에서 제가 추구하는 방향성과 정확히 일치합니다. 저는 이곳에서 데이터의 수치 너머에 있는
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데이터 기반의 정책을 연구하여, 실제 사회에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 모델을 제시하고자 합니다.
6. 석사ㆍ박사 이후의 계획(박사진학,취업,유학 등)
석사 과정 후에는 박사 과정을 통해 데이터 사이언스 분야에서 더욱 심화된 연
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과정을 통해 보다 깊이 있는 연구를 진행하고, 기계학습과 딥러닝의 새로운 기법을 개발하거나 기존의 알고리즘을 개선하는 연구를 수행하고자 합니다. 또한, 박사과정에서는 학계와 산업계의 교류를 강화하고, 데이터 사이언스 분야의 이론
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데이터분야============== 23
? 전기전자컴퓨터공학에 대한 학위과정 학업계획서 26
1. 서론 26
2. 학업 배경 및 경력 27
3. 전기전자컴퓨터공학의 중요성 27
4. 학습 목표 27
5. 학업 계획 28
6. 경력 목표 29
7. 결론 29
? 학위과정 전기전자컴퓨터공
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데이터와 기계 학습: 103
실험 계획법 104
비모수 통계 104
빅데이터와 머신러닝 104
데이터 분석 도구와 소프트웨어 105
? 통계분석 도구 소프트웨어에 대한 대학원 학위과정 입시문제 107
? 학위과정 입시지원자 컴퓨터공학분야 연구능력검증
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연구가 어떻게 산업으로 확장될 수 있는지 직접 경험하고 싶습니다. 예로 들자면은 반도체 제조 공정의 광학적 진단 기술 개발, 차세대 디스플레이 소자의 광학적 성능 향상 연구, 혹은 바이오 의료 기기의 광학 센서 고도화 같은 과제에 기여
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데이터 분석 과정에서 효율적으로 문제를 해결하고, ...(중략) 1.⑧경력(대학생활 또는 직장활동 상황)
2.⑨지원동기 및 장래계획
3.⑩성격의 장단점 및 특기
4.⑪상벌사항
5.기타
6.⑬석사?박사 진학시 희망 연구분야 및 연구계획
7.⑭학
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데이터사이언스와 통계학의 교차점을 연구하며 새로운 방법론을 개발하는 것도 제 목표 중 하나입니다. 동시에 사회 현장에서 데이터를 활용하여 정책을 설계하거나 기업의 전략을 지원하는 실무적 활동에도 관심이 있습니다. 저는 학문과
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