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기초적인 컴퓨터 공학 이론의 학습이고, 두 번째는 이를 실제 현장에서 적용할 수 있는 능력을 키우는 것입니다.
먼저, 학문적으로는 컴퓨터 공학의 핵심적인 이론들을 체계적으로 학습할 계획입니다. 알고리즘, 데이터 구조, 네트워크, 운영
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프로그래밍 언어를 집중적으로 공부하여 전문적인 인재가 되기 위한 초석을 다지겠습니다. 각종 프로그래밍 언어 스킬습득뿐만 아니라, 시스템 설계에 필요한 고객의 Need를 정확하게수용하기 위해서 경영에 대한 기초적인 지식을 쌓고, 제가
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기초적인 프로그래밍 능력, 알고리즘, 데이터 구조 등의 지식은 데이터사이언스 분야를 학습하는 데 매우 중요한 기초가 되리라 생각합니다. 또한, 컴퓨터공학에서 다양한 문제 해결을 위한 모델링과 소프트웨어 개발 경험을 통해, 데이터사
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기초를 마련하고자 합니다.
향후에는 보다 심화된 연구를 통해 기하학적 구조를 기반으로 한 최적화 알고리즘 개발, 조합적 기법을 활용한 데이터 분석 모델 연구 등을 수행할 계획입니다.
고려대학교 수학과에서 제공하는 우수한 연구 환경
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및 신호 측정에 대한 실습을 진행하며 데이터 분석 역량을 키웠습니다. 또한, 반도체 테스트 자동화에 대한 이해도를 높이기 위해 프로그래밍 기초를 익히고, 간단한 테스트 알고리즘을 작성하는 연습을 하였습니다.
... 이하 내용 생략
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기초가 되는 과정을 학습.
[전기전자실험/A+] 회로에 대한 실험을 통해, 자료를 이해.
* 사진 1MB
직무- 제품 (주)하이닉스반도체 자소서 항목을 확인하세요^^
1. 대학 및 대학원 시절 (1000자 이내)
[하나로 뭉쳐라]
2. 하이닉스 및 해당
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기초를 다지는데 중요한 밑바탕이 되었고, 메카 설계와 관련된 직무를 수행하는 데 필요한 기술적 역량을 충분히 갖추게 되었습니다. 또한, 문제를 해결하는 창의적 접근법과 협력적 작업 방식은 제가 맡은 직무에서 더 큰 성과를 낼 수 있도
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파이썬, 통계분석, 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝에 대한 학습 및 프로젝트 경험에 대해 서술하세요. 해당 경험이 없다면 기타 프로그래밍 교육 혹은 기타 프로젝트 경험에 대해 서술하세요. (최대 700자 입력가능)
3. 데이터분석 전문가 양성
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파이썬, 통계분석, 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝에 대한 학습 및 프로젝트 경험에 대해 서술하세요. 해당 경험이 없다면 기타 프로그래밍 교육 혹은 기타 프로젝트 경험에 대해 서술하세요. (최대 700자 입력가능)
3. 데이터분석 전문가 양성
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기초로 새로운 툴을 배우면 빠르게 사용 능력을 향상 시키겠습니다. 그리고 새로운 이슈나 문제점에 대해서 적극적으로 대처하도록 노력하겠습니다. 1. 귀하가 의사결정을 할 때 가장 중요하게 생각하는 가치와 그 이유는 무엇입니까? (500
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