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주요교과목 208
? 학과전공 면접 문제 210
? 인성검사와 시사상식문제 234
? 자주출제되는 주요 논술주제 262
? 사회복지학 유명 학자들의 학술이론에 대한 지식검증 문제 270
가. 사회복지학 대학원 관련의 공통질문 299
나. 연구 학습과정 질문
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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 86
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개념을 잘 이해하고 있음을 입증합니다. 또한, 대학에서 진행한 다양한 학술 프로젝트는 이론을 실제 상황에 적용하는 능력을 키우는 데 중요했습니다. 예를 들어, 한 프로젝트에서는 인공 지능을 활용하여 게임 내 캐릭터의 행동을 최적화하
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이론과 개념: 84
사. 회귀 분석 및 모델링: 85
아. 가설 검정과 추론: 85
자. 데이터 분석 및 시각화: 86
차. 빅데이터와 기계 학습: 86
카. 실험 계획법 87
타. 비모수 통계 87
파. 빅데이터와 머신러닝 88
하. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 88
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개념 213
가. Nano 214
나. 역사 214
다. 개발 난이도 215
라. 나노 기술의 특징 215
마. 나노 측정 216
바. 나노 제어 216
사. 카테네인 217
아. 로탁세인 217
? 빈도높은 논술주제 218
? 기출 논술주제 모음 235
? 면접에 필요한 주요 기출핵심주제와
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이론 인식검증 기출문제 50개 116
? 대학원 입시 반도체공학 학술이론 지식검증 기출문제 50개 120
? 무기재료에 대한 학위과정 기출문제 50개 124
? 전자재료에 대한 학위과정 기출문제 50개 126
? 반도체공학 연구를 위한 주요 논문주제 연구과
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이론에 대한 지식검증 기출문제 115
가. 기초 이론과 개념: 117
나. 회귀 분석 및 모델링: 117
다. 가설 검정과 추론: 118
라. 데이터 분석 및 시각화: 119
마. 빅데이터와 기계 학습: 119
바. 실험 계획법 120
사. 비모수 통계 120
아. 빅데이터와 머
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이론에 대한 지식검증 기출문제 122
가. 기초 이론과 개념: 124
나. 회귀 분석 및 모델링: 124
다. 가설 검정과 추론: 125
라. 데이터 분석 및 시각화: 126
마. 빅데이터와 기계 학습: 126
바. 실험 계획법 127
사. 비모수 통계 127
아. 빅데이터와 머
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이론을 학습하며, 예술의 사회적 의미를 탐구할 것입니다. 또한, 학제 간 연구를 통해 보다 폭넓은 시각을 습득하고, 현대 예술에 대한 학문적 기여를 할 수 있도록 노력하겠습니다. 1. 자기소개
2. 진학 동기
3. 전공 영역에 대한 수학
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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 머신러닝 96
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 96
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