 |
연구의 실용성도 고려하겠습니다. 더불어, 한양대학교의 산학협력 프로그램을 통해 산업체와의 공동 프로젝트에 참여함으로써 실질적인 문제 해결 경험을 쌓고, 졸업 후에는 반도체 소자 및 회로 설계 분야에서의 전문 인력으로 성장해 나가
|
|
 |
시계열 분석 및 딥러닝을 활용하여 미래의 트렌드를 예측할 수 있는 알고리즘을 개발합니다. 1. 데이터사이언스학 연구주제 및 연구계획 1
2. 데이터사이언스학 연구주제 및 연구계획 2
3. 데이터사이언스학 연구주제 및 연구계획 3
|
|
 |
데이터 분석 능력은 이제 모든 분야에서 중요한 경쟁력으로 자리잡고 있습니다. 저는 이러한 변화의 흐름에 발맞추어 데이터사이언스 분야에 뛰어들고자 결심하였고..(중략)
2.전적대학 전공과 지원 전공과의 유사성 혹은 지원 전공을 위해
|
|
 |
데이터 윤리(Data Ethics)’와 같은 과목에도 관심을 두고 있습니다. 데이터 편향이나 프라이버시 문제는 기술적 문제를 넘어 사회적 논의를 필요로 하는 만큼, 학문적 차원에서 이를 연구하고 성찰하고자 하는 것입니다.
7. 석사박사 이후의 계
|
|
 |
데이터 전문가가 아니라, 데이터를 통해 문제를 발견하고 해결하며 사회적 가치를 창출할 수 있는 융합형 연구자로 성장하는 것이라 할 수 있겠고 바야흐로 이곳 성균관대학교 대학원 데이터사이언스융합 전공에서의 학문적 훈련과 연구 경
|
|
 |
연구 기관이나 기업에서의 경력을 쌓고, 실무에서의 전문성을 키워나갈 계획입니다. 새로운 기술과 도전에 대한 열린 마음을 가지고 현실적인 문제를 해결하는 데 기여하고자 합니다.
3) 창업: 아직 고민중이긴 하지만 데이터사이언스와 심리
|
|
 |
역할을 수행하는 데 주력할 것입니다. 혁신적인 연구 결과를 국제 학술지에 지속적으로 발표하며 국내 데이터사이언스 분야의 발전에 기여하는 동시에, 산학협력 프로젝트를 통해 실무 적용 가능성을 높이는 연구를 추진할 것입니다.
또한,
|
|
 |
인공지능 분야에 남다른 관심을 갖게 되었습니다. 인공지능을 배울 수 있는 방법을 찾아 보았고, 정부에서 주최하는 인공지능 실무인력양성과정에 참여하게 되면서 인공지능을 공부 하기 시작했습니다. 1.자기소개
2.학업 및 연구계획
|
|
 |
과를 이루고자 합니다.
산학협력 프로젝트와 인턴십 프로그램 참여를 통해 이론과 실무의 간극을 줄이고, 현장 중심의 문제 해결 능력을 갖출 계획입니다. 뇌과학 관련 스타트업, 병원 연구소, 데이터 분석 전문 기업 등에서 실제 데이터를 다
|
|
 |
기여하겠습니다.
다섯째, 다학제 융합 연구를 통해 통계데이터사이언스의 학문적 영역을 확장하겠습니다. 컴퓨터 과학, 인공지능, 경영학, 사회학 등 다양한 분야와 협력하여 복합적 데이터 문제를 종합적으로 분석하고 창의적 해결책을 모
|
|
메뉴펼치기
