 |
소통: 91
7. 진실을 파악하는 도구: 92
가. 기초 이론과 개념: 92
나. 회귀 분석 및 모델링: 93
다. 가설 검정과 추론: 93
라. 데이터 분석 및 시각화: 94
마. 빅데이터와 기계 학습: 95
바. 실험 계획법 95
사. 비모수 통계 96
아. 빅데이터와 머신러
|
|
 |
소통: 120
7. 진실을 파악하는 도구: 120
다. 기초 이론과 개념: 121
라. 회귀 분석 및 모델링: 121
마. 가설 검정과 추론: 122
바. 데이터 분석 및 시각화: 122
사. 빅데이터와 기계 학습: 123
아. 실험 계획법 124
자. 비모수 통계 124
차. 빅데이터와
|
|
 |
소통: 101
7. 진실을 파악하는 도구: 101
기초 이론과 개념: 102
회귀 분석 및 모델링: 102
가설 검정과 추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝 106
데이터 분석 도
|
|
 |
소통: 128
7. 진실을 파악하는 도구: 128
기초 이론과 개념: 129
회귀 분석 및 모델링: 129
가설 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도
|
|
 |
소통 63
3.1 초기 상담의 기초 자료 63
3.2 지속적인 피드백과 조언 63
4. 학과 및 대학의 교육 질 관리 63
4.1 학업 성과 평가 64
4.2 교육 프로그램 개선 64
5. 연구 및 학술 기여 64
5.1 연구 주제 선정 64
5.2 학술 활동 참여 65
6. 진로 계획과 경력
|
|
 |
시험 120
가. 기출문제의 유형분석과 꼬리질문의 대응 129
나. 면접문제 대응이 정확하고 간결해야 하는 이유 129
? 오버스펙 130
? 전공관련 면접질문 132
? 중앙대학교 사회학과 대학원 학술능력 기본 능력 점검문제 161
? 대학원 관련 공통질
|
|
 |
소통: 132
7. 진실을 파악하는 도구: 132
나. 기초 이론과 개념: 132
다. 회귀 분석 및 모델링: 133
라. 가설 검정과 추론: 134
마. 데이터 분석 및 시각화: 134
바. 빅데이터와 기계 학습: 135
사. 실험 계획법 136
아. 비모수 통계 136
자. 빅데이터와
|
|
 |
효과적인 소통 90
3.1 초기 상담의 기초 자료 90
3.2 지속적인 피드백과 조언 91
4. 학과 및 대학의 교육 질 관리 91
4.1 학업 성과 평가 91
4.2 교육 프로그램 개선 91
5. 연구 및 학술 기여 91
5.1 연구 주제 선정 92
5.2 학술 활동 참여 92
6
|
|
|
113
? 나노기술을 의학에 활용하는 기초지식을 검증하는 기출면접 50문제 116
? 생명의과학융합 대학원 입시 어학능력 검증하는 영어면접문제 100개 118
가. 일반 영어 및 인적 질문: 120
나. 의학 관련 질문: 121
다. 의사소통 능력 평가: 121
라.
|
|
메뉴펼치기
