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개념 110
2. 반도체 물리 110
3. 반도체 소자 물리 111
4. 반도체 소재 111
5. 반도체 제조 공정 112
6. 반도체 결함과 신뢰성 113
7. 반도체 소자의 특성 분석 113
8. 최신 반도체 기술 114
9. 반도체 응용 114
10. 미래의 반도체 기술 115
? 반도체
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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 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소
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최근 나노과학기술의 연구분야 177
다. 소재의 분류 179
? 나노와 관련 있는 신소재학 기본정보 181
가. 신소재종류 182
나. 신소재의 개념과 국가정책과제 182
? 나노공학의 기본적 학문개념 186
가. Nano 186
나. 역사 187
다. 개발 난이도 187
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기초 이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
? 통계분석 도구 소프트웨
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기초과학이론 기출문제 120
가. 연구능력의 기본을 검증하는 문제 136
나. 언론인으로서의 자질과 기본 상식을 검증하는 문제 150
? 최근 언론사 인재선발 경향 194
? 주요 논술주제와 문제 196
? 더 참고하면 좋은 문제 208
? 인성검사 232
? 영
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기초 이론과 개념: 82
자. 회귀 분석 및 모델링: 83
차. 가설 검정과 추론: 83
카. 데이터 분석 및 시각화: 84
타. 빅데이터와 기계 학습: 84
파. 실험 계획법 85
하. 비모수 통계 85
거. 빅데이터와 머신러닝 86
너. 데이터 분석 도구와 소프트웨어
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기초 이론과 개념: 78
나. 회귀 분석 및 모델링: 78
다. 가설 검정과 추론: 79
라. 데이터 분석 및 시각화: 80
마. 빅데이터와 기계 학습: 80
바. 실험 계획법 81
사. 비모수 통계 81
아. 빅데이터와 머신러닝 82
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어
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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 도구와 소프트웨어 106
? 통계분석 도구 소
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기초 이론과 개념: 82
나. 회귀 분석 및 모델링: 83
다. 가설 검정과 추론: 83
라. 데이터 분석 및 시각화: 84
마. 빅데이터와 기계 학습: 85
바. 실험 계획법 85
사. 비모수 통계 86
아. 빅데이터와 머신러닝 86
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어
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기초 이론과 개념: 33
회귀 분석 및 모델링: 34
가설 검정과 추론: 34
데이터 분석 및 시각화: 35
빅데이터와 기계 학습: 36
실험 계획법 36
비모수 통계 37
빅데이터와 머신러닝 37
데이터 분석 도구와 소프트웨어 38
? 통계분석 도구 소프트웨
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