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프로젝트에 적용하여 효율적인 데이터 분석을 이끌어냈습니다. 특히 빅데이터 분석과 머신러닝 기법을 활용한 사례 분석 프로젝트에서는, 기존의 방법에 의존하는 대신, 창의적인 데이터 모델링을 통해 비즈니스 문제 해결에 접근했습니다.
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, 건설 프로젝트 관리 기법을 학습하며 실무 감각을 익히고자 노력했습니다. 대학 시절, ‘스마트 건설 프로젝트 관리’ 과목을 수강하며 공정 계획 수립과 리스크 관리 기법을 익혔고, 이를 바탕으로 가상의 건설 프로젝트를 기획하는 실습
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고, 이를 개선하기 위한 구체적인 방법을 제시하여 프로젝트를 성공적으로 마무리한 경험이 있습니다. 이를 통해, 안전사고를 예방하는 데 필요한 중요한 기법들을 익혔고, 그 결과 기업의 안전 관리 체계 구축에 기여할 수 있는 능력을 갖추
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프로젝트에 참여하며 다양한 연구 실적을 쌓았습니다. 우선, 3학년 시절 ‘심층 신경망을 이용한 영상 분할 기법 연구’라는 주제로 지도교수님의 연구실에서 진행한 프로젝트에 연구 조교로 참여하였고, 이 결과를 바탕으로 국내 컴퓨터공
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프로젝트 관리 경험이 있다면 구체적으로 말씀해 주세요.
A17. 대학 연구 프로젝트에서 일정 계획 수립, 진행 상황 점검, 리스크 관리 역할을 수행했습니다.
Q18. 새로운 통계 기법을 배우기 위해 어떤 노력을 하고 있나요?
A18. 최신 학술지와 온
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기법을 활용하여 물류 네트워크의 최적 경로를 분석하는 프로젝트를 수행하며 실무적인 문제 해결 역량을 키웠습니다. 이 과목에서도 A학점을 취득하며 높은 성취도를 보였습니다.
스마트 물류의 핵심인 데이터 분석 역량을 강화하기 위해 "
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기법을 활용하여 분석을 진행하였습니다. 특히 보건소 조사 대상으로 어떤 성향에 관한 평가를 고려해야 했기 때문에 연구소 연구 규정에 가장 맞는 MDS 법을 이용해 분석의 검증성을 높일 수 있다고 생각했습니다. 그런데 연구소의 수석 연구
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프로젝트 진행에 중요한 역할을 했습니다.
결국, 제 역할은 단순히 최신 논문을 읽고 이해하는 데 그치지 않고, 이를 팀 내에서
실질적인 아이디어와 해결책으로 변환하는 것이었습니다. 이러한 경험을 통해 저는 AI/ML 분야에서의 최신 기술
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기법을 익혔으며, 공정 중 불량률 모니터링과 개선 활동에 참여했습니다. 실제 프로젝트에서는 불량률 감소를 위해 원인 분석과 개선안을 제시해 긍정적인 결과를 얻었습니다. 한미그룹에서도 체계적인 품질 관리와 개선 활동에 적극 참여하
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프로젝트의 주요 도전 과제는 바로 자연어 처리에서의 모델링이었습니다. 처음에는 단순한 나이브 베이즈 모델을 적용해보았지만, 성능이 만족스럽지 않아서 더 발전된 기법인 로지스틱 회귀와 SVM(Support Vector Machine) 모델을 사용해보았습니
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