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통계학을 이중전공으로 하게 된다면, 먼저 기초 통계학 과목들을 철저히 학습하여 탄탄한 기초를 다지고자 합니다. 통계학의 기초는 데이터 분석에 있어 매우 중요한 부분이므로, 이를 잘 이해하는 것이 학업의 시작점이라 생각합니다. 확률
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확률론과 통계학 분야에서 독창적인 모델과 알고리즘을 개발하여 다양한 산업과 사회 문제에 적용하는 것입니다. 특히 빅데이터와 인공지능 기술과 접목해 정확하고 효율적인 예측 시스템을 구축하고자 합니다. 이를 통해 학문적 발전은 물
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래에는 실용적 전문성(Practical expertise)을 갖춘 복
합체 직업이 탄생한다는 것을 알게 되었습니다. 학교 수업시간에 윷가락들의 밑면을
이용한 기하학적 확률과 통계학적 확률 비교분석을 통한 ‘큰수의 법칙’을 발견 하였
으며 특히, 가장
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확률, 통계학, 선형대수학 등은 제가 머신러닝과 딥러닝을 이해하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이 과정을 통해, 단순히 알고리즘을 구현하는 것뿐만 아니라, 그 알고리즘의 수학적 배경을 이해하고 효율적으로 최적화할 수 있는 능력을 기
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데이터를 저장하는 노드와 연결정보를 가지는 포인터로 구성(head, tail)되어 있다, O(1), O(N):search 1. 자료구조
2. 딥러닝
3. 머신러닝
4. 선행대
5. 확률과 통계
6. 예상 자기소개서 / 면접 샘플 질문
7. 준비하며 느꼈던 점 및 드리고 싶은 말
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변수'짜 많아 강의를 펑크 낼 확률이 높다고 판단, 대체 강사 리스트 작성을 제안하고 팀원들과 함께 완성시켰습니다. 실제로 몇몇 강사가 강의를 펑크내자 미리 준비한 리스트를 통해 신속히 대체 강사를 섭외하논 위기를 넘길 수 있었습니
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변수를 만들어 내는 것인지 깨닫게 되었습니다. 저 한 명의 이익을 생각한다면 팀원 전체가 받을 수 있는 , 즉 저를 포함한 모두가 가질 수 있는 만족은 그리 최선은 아닐 것입니다. 하지만 자신의 희생은 저를 포함한 팀원 전체가 가질 수 있
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. 첫째는 상품에 대한 나 스스로의 믿음입니다. 저는 통계학을 공부하면서 모든 변수들을 통계적으로 분석하려는 통계적시각을 가지고 있습니다. 상품에 대한 믿음을 시장과 고객에 대한 분석을 통하여 명확하게 한다면 상품에 대한 믿음은
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변수들을 고려하고, 최적의 조건을 찾는 방법을 배웠습니다.
데이터 분석 능력은 통계학 및 데이터 분석 관련 과목을 수강하여 기초를 다졌습니다. 또한, 실제 연구 데이터를 수집하고 분석하는 프로젝트에 참여하여 실무 경험을 쌓았습니다.
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변수가 있기 때문이라고 치부해 버릴 수도 있는 오차에 학문적 의의를 두어 카오스에 대해 연구하는 물리학자들에 대해 감탄 했다.
저 자
Edward N. 로렌츠
출 판 사
파라북스
도 서 명
우주의 구조
이 책을 읽다가 물리학의 분야인 양자역학,
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