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R, SQL 등의 프로그래밍 언어를 자유롭게 구사하며, Pandas, NumPy, Scikit-learn 같은 데이터 분석 라이브러리를 능숙하게 활용합니다. AI 및 머신러닝 분야에서는 TensorFlow, Keras, PyTorch 등의 프레임워크를 활용해 모델 개발과 튜닝 경험을 갖추고 있습
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리(ERP) 시스템 이해 등 실무에 밀접한 분야에 중점을 둘 예정입니다.
둘째, 데이터 분석 및 정보 활용 역량을 강화하겠습니다. Python, R, SQL, Power BI 등의 도구를 활용하여 데이터를 수집·정제하고, 이를 기반으로 유의미한 인사이트를 도출하는
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데이터 처리하고자 하였습니다.
또한 시각화 분야에서는 사용자에게 ‘어떤 방식으로 데이터를 보여주느냐’ 하는 것은 중요 키워드로 선정하였습니다. 고객이 분석된 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 데이터 시각화 툴인 Weka, R, SPSS 등을 사
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튼튼히 다질 계획입니다. 역학, 환경보건, 사회역학, 건강증진 이론 등 필수 과목을 중심으로 학습하며, 통계학과 데이터 분석 방법론을 심도 있게 익히고자 하는 바이며 이 과정에서 R, Python, SPSS와 같은 통계 소프트웨어를 적극적으로 활용하
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믿습니다.
입사 후에는 설문 설계 지원, 표본 관리, 자료 수집 및 데이터 전처리 등 여론조사 연구지원 업무를 체계적으로 익히고자 합니다. 특히 SPSS, R, Python 등의 통계 소프트웨어 활용 능력을 심화시켜 데이터 분석의 정확도와 효율성을 높
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데이터 분석 프로젝트를 수행하며, 시장 분석과 예측 모델링을 수행했습니다. 이를 위해 Python, R 등 다양한 언어와 라이브러리를 활용하였습니다. 또한, 개인적으로 자연어 처리 분야에서 프로젝트를 수행하며, 한글 텍스트를 분석하고 처리
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분석 가능하며, 컴퓨터 프로그래밍(C++, Matlab, R)의 활용도 많이 해왔습니다.
▶ 분석적 능력
석사과정에서 재무전공을 하면서 수많은 재무, 회계 데이터들의 분석과 평가 및 통계 처리 등으로 저의 분석적 능력은 타 지원자에 대비해 경쟁력이
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분석 프로젝트에서 팀을 이끌어 성공적으로 결과를 도출한 경험입니다.
Q14. 데이터 분석 시 어떤 도구와 방법을 활용하나요?
A14. 통계 소프트웨어와 프로그래밍 언어(R, Python 등)를 활용해 체계적으로 분석합니다.
Q15. 자기계발을 위해 어떤 노
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분석하고 개선하는데 도움이 될 것입니다.
네 번째로 6시그마 그린벨트의 DMAIC를 바탕으로 화학공장 설계프로젝트에서 생산량과 수율을 개선시킨 경험이 있습니다. 이러한 저의 데이터 분석을 통한 공정개선 능력은 공정기술직무에서 웨이퍼
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회계 기초 지식, R 기반 시뮬레이션 고도화, Excel VBA 자동화 등을 학습 중이며, 향후 Python 기반 머신러닝 도입을 목표로 하고 있습니다. 실무에서 회계·재무·데이터 분석까지 연결되는 사고를 갖춘 계리인이 되기 위해 융합적 학습을 지속하고
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